Mortality in ASIA Impairment Scale grade A to D Patients With Odontoid Fracture and Magnetic Resonance Imaging Evidence of Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
Odontoid fractures are common, often presenting in the elderly after a fall and infrequently associated with traumatic spinal cord injury (tSCI). The goal of this study was to analyze predictors of mortality and neurological outcome when odontoid fractures were associated with signal change on magnetic resonance imaging (MRI) at admission. Over an 18-year period (2001–2019), 33 patients with odontoid fractures and documented tSCI on MRI were identified. Mean age was 65.3 years (standard deviation [SD] = 17.2), and 21 patients were male. The mechanism of injury was falls in 25 patients, motor vehicle accidents in 5, and other causes in 3. Mean Injury Severity Score (ISS) was 40.5 (SD = 30.2), Glasgow Coma Scale (GCS) score was 13 (SD = 3.4), and American Spinal Injury Association (ASIA) motor score (AMS) was 51.6 (SD = 42.7). ASIA Impairment Scale (AIS) grade was A, B, C, and D in 9, 2, 3, and 19 patients, respectively. Mean intramedullary lesion length was 32.3 mm (SD = 18.6). The odontoid peg was displaced ventral or dorsal in 15 patients. Twenty patients had surgical intervention: anterior odontoid screw fixation in 7 and posterior spinal fusion in 13. Eleven (33.3%) patients died in this series: withdrawal of medical care in 5; anoxic brain injury in 4; and failure of critical care management in 2. Univariate logistic regression indicated that GCS score ( p < 0.014), AMS ( p < 0.002), AIS grade ( p < 0.002), and ISS ( p < 0.009) were risk factors for mortality. Multi-variate regression analysis indicated that only AMS ( p < 0.002) had a significant relationship with mortality when odontoid fracture was associated with tSCI (odds ratio, 0.963; 95% confidence interval, 0.941–0.986).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».