Calibration of a comprehensive predictive model for the development of proximal junctional kyphosis and failure in adult spinal deformity patients with consideration of contemporary goals and techniques
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study was to calibrate an updated predictive model incorporating novel clinical, radiographic, and prophylactic measures to assess the risk of proximal junctional kyphosis (PJK) and failure (PJF). METHODS: Operative patients with adult spinal deformity (ASD) and baseline and 2-year postoperative data were included. PJK was defined as ≥ 10° in sagittal Cobb angle between the inferior uppermost instrumented vertebra (UIV) endplate and superior endplate of the UIV + 2 vertebrae. PJF was radiographically defined as a proximal junctional sagittal Cobb angle ≥ 15° with the presence of structural failure and/or mechanical instability, or PJK with reoperation. Backstep conditional binary supervised learning models assessed baseline demographic, clinical, and surgical information to predict the occurrence of PJK and PJF. Internal cross validation of the model was performed via a 70%/30% cohort split. Conditional inference tree analysis determined thresholds at an alpha level of 0.05. RESULTS: Seven hundred seventy-nine patients with ASD (mean 59.87 ± 14.24 years, 78% female, mean BMI 27.78 ± 6.02 kg/m2, mean Charlson Comorbidity Index 1.74 ± 1.71) were included. PJK developed in 50.2% of patients, and 10.5% developed PJF by their last recorded visit. The six most significant demographic, radiographic, surgical, and postoperative predictors of PJK/PJF were baseline age ≥ 74 years, baseline sagittal age-adjusted score (SAAS) T1 pelvic angle modifier > 1, baseline SAAS pelvic tilt modifier > 0, levels fused > 10, nonuse of prophylaxis measures, and 6-week SAAS pelvic incidence minus lumbar lordosis modifier > 1 (all p < 0.015). Overall, the model was deemed significant (p < 0.001), and internally validated receiver operating characteristic analysis returned an area under the curve of 0.923, indicating robust model fit. CONCLUSIONS: PJK and PJF remain critical concerns in ASD surgery, and efforts to reduce the occurrence of PJK and PJF have resulted in the development of novel prophylactic techniques and enhanced clinical and radiographic selection criteria. This study demonstrates a validated model incorporating such techniques that may allow for the prediction of clinically significant PJK and PJF, and thus assist in optimizing patient selection, enhancing intraoperative decision making, and reducing postoperative complications in ASD surgery.
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 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 ».