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Enregistrement W4378715557 · doi:10.7759/cureus.39664

Predictors of Recovery Following Lumbar Microdiscectomy for Sciatica: A Systematic Review and Meta-Analysis of Observational Studies

2023· review· en· W4378715557 sur OpenAlexaff
Yasir Rehman, Małgorzata M Bała, Nadia Rehman, Arnav Agarwal, Magdalena Koperny, Holly N. Crandon, Ream Abdullah, Alexandra Hull, Nima Makhdami, Savannah Grodecki, Anna Wrzosek, Wiktoria Leśniak, Nathan Evaniew, Vahid Ashoorion, Li Wang, Rachel Couban, Brian Drew, Jason W. Busse

Notice bibliographique

RevueCureus · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensUniversity of CalgaryCanadian Association of Nurses in OncologyUniversity of British ColumbiaHamilton Health SciencesUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSciaticaConfidence intervalOdds ratioObservational studyPhysical therapyOswestry Disability IndexLow back painInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic post-surgical pain is reported by up to 40% of patients after lumbar microdiscectomy for sciatica, a complaint associated with disability and loss of productivity. We conducted a systematic review of observational studies to explore factors associated with persistent leg pain and impairments after microdiscectomy for sciatica. We searched eligible studies in MEDLINE, Embase, and CINAHL that explored, in an adjusted model, predictors of persistent leg pain, physical impairment, or failure to return to work after microdiscectomy for sciatica. When possible, we pooled estimates of association using random-effects models using the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation approach. Moderate-certainty evidence showed that the female sex probably has a small association with persistent post-surgical leg pain (odds ratio (OR) = 1.15, 95% confidence interval (CI) = 0.63 to 2.08; absolute risk increase (ARI) = 1.8%, 95% CI = -4.7% to 11.3%), large association with failure to return to work (OR = 2.79, 95% CI = 1.27 to 6.17; ARI = 10.6%, 95% CI = 1.8% to 25.2%), and older age is probably associated with greater postoperative disability (β = 1.47 points on the 100-point Oswestry Disability Index for every 10-year increase from age (>/=18 years), 95% CI = -4.14 to 7.28). Among factors that were not possible to pool, two factors showed promise for future study, namely, legal representation and preoperative opioid use, which showed large associations with worse outcomes after surgery. The moderate-certainty evidence showed female sex is probably associated with persistent leg pain and failure to return to work and that older age is probably associated with greater post-surgical impairment after a microdiscectomy. Future research should explore the association between legal representation and preoperative opioid use with persistent pain and impairment after microdiscectomy for sciatica.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,031
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,454
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,026 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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