The Generational Differences in Growth-Friendly Treatment Utilization for Early-Onset Scoliosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The development of new growth-friendly techniques for treating early onset scoliosis (EOS) has resulted in a rapidly changing landscape of available treatment strategies. There is no literature revealing how a surgeon’s years in practice (YIP) is related to the EOS techniques they learned in fellowship and how their YIP influences their decision making in selecting EOS constructs. Methods: A 25-question survey was electronically delivered to 144 surgeons who treat EOS, and 87 (60%) responded. Surgeons were divided into two groups: a younger group (YG) with 0-10 YIP and an older group (OG) with ＞10 YIP. Growth-friendly techniques queried included serial casting, traditional growing rods (TGR), Vertical Expandable Prosthetic Titanium Rib (VEPTR), non-VEPTR rib constructs, Magnetically Controlled Growing Rods (MCGR), and SHILLA. A Chi-square analysis was used to determine differences between the YIP groups with regards to which techniques surgeons learned in fellowship and which techniques they use in practice. Results: One-hundred percent (38/38) of the YG surgeons were fellowship trained, vs 87.8% (43/49) of the OG surgeons. More YG vs OG surgeons received fellowship training in serial casting (84.2% vs 38.8%, p<0.001), TGR (94.7% vs 63.3%, p<0.001), VEPTR (65.8% vs 28.6, p<0.001), non-VEPTR rib constructs (55.3% vs 16.3%, p<0.001), and MCGR (47.4% vs 2%, p<0.001). OG surgeons were more likely to use TGR in the last 3 years, with 26% of YG vs 6% of OG surgeons never utilizing TGR, and 5% of YG vs 31% of OG surgeons performing TGR cases > 10 times (p=.004). Regarding treatment preferences, more YG surgeons (84.2% vs 39.6%, p<0.001) preferred to delay intervention until final fusion, rather than use any growth-friendly techniques. Furthermore, YG surgeons see a limited need for growth-friendly constructs other than MCGR. Conclusions: YG surgeons were more likely to learn growth-friendly techniques in fellowship than OG surgeons, though in their practices the groups use growth-friendly techniques at similar rates. Compared to OG surgeons, YG surgeons prefer performing definitive fusions over utilizing any growth-friendly surgical techniques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».