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Enregistrement W4391263394 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2023.48565

Implications of Preoperative Depression for Lumbar Spine Surgery Outcomes

2024· review· en· W4391263394 sur OpenAlexaboutno aff
Saad Javeed, Braeden Benedict, Salim Yakdan, Samia Saleem, Justin K. Zhang, Kathleen Botterbush, Madelyn Frumkin, Angela Hardi, Brian J. Neuman, Michael P. Kelly, Michael P. Steinmetz, Jay F. Piccirillo, Burel R. Goodin, Thomas L. Rodebaugh, Wilson Z. Ray, Jacob K. Greenberg

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDepression (economics)Meta-analysisPhysical therapyLumbarQuality of life (healthcare)Internal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Comorbid depression is common among patients with degenerative lumbar spine disease. Although a well-researched topic, the evidence of the role of depression in spine surgery outcomes remains inconclusive. Objective: To investigate the association between preoperative depression and patient-reported outcome measures (PROMs) after lumbar spine surgery. Data Sources: A systematic search of PubMed, Cochrane Database of Systematic Reviews, Embase, Scopus, PsychInfo, Web of Science, and ClinicalTrials.gov was performed from database inception to September 14, 2023. Study Selection: Included studies involved adults undergoing lumbar spine surgery and compared PROMs in patients with vs those without depression. Studies evaluating the correlation between preoperative depression and disease severity were also included. Data Extraction and Synthesis: All data were independently extracted by 2 authors and independently verified by a third author. Study quality was assessed using Newcastle-Ottawa Scale. Random-effects meta-analysis was used to synthesize data, and I2 was used to assess heterogeneity. Metaregression was performed to identify factors explaining the heterogeneity. Main Outcomes and Measures: The primary outcome was the standardized mean difference (SMD) of change from preoperative baseline to postoperative follow-up in PROMs of disability, pain, and physical function for patients with vs without depression. Secondary outcomes were preoperative and postoperative differences in absolute disease severity for these 2 patient populations. Results: Of the 8459 articles identified, 44 were included in the analysis. These studies involved 21 452 patients with a mean (SD) age of 57 (8) years and included 11 747 females (55%). Among these studies, the median (range) follow-up duration was 12 (6-120) months. The pooled estimates of disability, pain, and physical function showed that patients with depression experienced a greater magnitude of improvement compared with patients without depression, but this difference was not significant (SMD, 0.04 [95% CI, -0.02 to 0.10]; I2 = 75%; P = .21). Nonetheless, patients with depression presented with worse preoperative disease severity in disability, pain, and physical function (SMD, -0.52 [95% CI, -0.62 to -0.41]; I2 = 89%; P < .001), which remained worse postoperatively (SMD, -0.52 [95% CI, -0.75 to -0.28]; I2 = 98%; P < .001). There was no significant correlation between depression severity and the primary outcome. A multivariable metaregression analysis suggested that age, sex (male to female ratio), percentage of comorbidities, and follow-up attrition were significant sources of variance. Conclusions and Relevance: Results of this systematic review and meta-analysis suggested that, although patients with depression had worse disease severity both before and after surgery compared with patients without depression, they had significant potential for recovery in disability, pain, and physical function. Further investigations are needed to examine the association between spine-related disability and depression as well as the role of perioperative mental health treatments.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations56
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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