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Enregistrement W4380148642 · doi:10.3171/2023.4.spine23209

Use of multiple rods and proximal junctional kyphosis in adult spinal deformity surgery

2023· article· en· W4380148642 sur OpenAlexaff
Jichao� Ye, Sachin Gupta, Ali S. Farooqi, Tsung‐Cheng Yin, Alex Soroceanu, Frank J. Schwab, Virginie Lafage, Michael P. Kelly, Khaled M. Kebaish, Richard A. Hostin, Jeffrey L. Gum, Justin S. Smith, Christopher I. Shaffrey, Justin K. Scheer, Themistocles S. Protopsaltis, Peter G. Passias, Eric O. Klineberg, Han Jo Kim, Robert A. Hart, D. Kojo Hamilton, Christopher P. Ames, Munish C. Gupta

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgery Spine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScoliosis diagnosis and treatment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKyphosisPelvic tiltCobb angleRadiographySurgeryVertebraSpinal fusionDeformityProspective cohort studyIncidence (geometry)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Multiple rods are utilized in adult spinal deformity (ASD) surgery to increase construct stiffness. However, the impact of multiple rods on proximal junctional kyphosis (PJK) is not well established. This study aimed to investigate the impact of multiple rods on PJK incidence in ASD patients. METHODS: ASD patients from a prospective multicenter database with a minimum follow-up of 1 year were retrospectively reviewed. Clinical and radiographic data were collected preoperatively, at 6 weeks postoperatively, at 6 months postoperatively, at 1 year postoperatively, and at every subsequent year postoperatively. PJK was defined as a kyphotic increase of > 10° in the Cobb angle from the upper instrumented vertebra (UIV) to UIV+2 as compared with preoperative values. Demographic data, radiographic parameters, and PJK incidence were compared between the multirod and dual-rod patient cohorts. PJK-free survival analysis was performed using Cox regression to control for demographic characteristics, comorbidities, level of fusion, and radiographic parameters. RESULTS: Overall, 307/1300 (23.62%) cases utilized multiple rods. Cases with multiple rods were more likely to be revisions (68.4% vs 46.5%, p < 0.001), to be posterior only (80.7% vs 61.5%, p < 0.001), involve more levels of fusion (mean 11.73 vs 10.60, p < 0.001), and include 3-column osteotomy (42.9% vs 17.1%, p < 0.001). Patients with multiple rods also had greater preoperative pelvic retroversion (mean pelvic tilt 27.95° vs 23.58°, p < 0.001), greater thoracolumbar junction kyphosis (-15.9° vs -11.9°, p = 0.001), and more severe sagittal malalignment (C7-S1 sagittal vertical axis 99.76 mm vs 62.23 mm, p < 0.001), all of which corrected postoperatively. Patients with multiple rods had similar incidence rates of PJK (58.6% vs 58.1%) and revision surgery (13.0% vs 17.7%). The PJK-free survival analysis demonstrated equivalent PJK-free survival durations among the patients with multiple rods (HR 0.889, 95% CI 0.745-1.062, p = 0.195) after controlling for demographic and radiographic parameters. Further stratification based on implant metal type demonstrated noninferior PJK incidence rates with multiple rods in the titanium (57.1% vs 54.6%, p = 0.858), cobalt chrome (60.5% vs 58.7%, p = 0.646), and stainless steel (20% vs 63.7%, p = 0.008) cohorts. CONCLUSIONS: Multirod constructs for ASD are most frequently utilized in revision, long-level reconstructions with 3-column osteotomy. The use of multiple rods in ASD surgery does not result in an increased incidence of PJK and is not affected by rod metal type.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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