Comparing Outcomes of Banana-Shaped and Straight Cages in Transforaminal Lumbar Interbody Fusion for Lumbar Degenerative Diseases: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This meta-analysis aims to refine the understanding of the optimal choice between different cage shapes in transforaminal lumbar interbody fusion (TLIF) by systematically comparing perioperative data, radiological outcomes, clinical results, and complications associated with banana-shaped and straight bullet cages. METHODS: A meticulous literature search encompassing PubMed, Embase, Scopus, Web of Science, China Knowledge Network, and Wanfang Data was executed up to October 5, 2023. Inclusion criteria focused on studies comparing banana-shaped and straight bullet cages in TLIF. The quality of included studies was assessed using appropriate tools such as the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) for nonrandomized studies. Rigorous evaluations were performed for radiographic outcomes, including disc height (DH), segmental lordosis (SL), lumbar lordosis (LL), subsidence, and fusion rates. Clinical outcomes were meticulously evaluated using visual analogue scale (VAS), Oswestry Disability Index (ODI), and complications. RESULTS: The analysis incorporated 7 studies, involving 573 patients (297 with banana-shaped cages, 276 with straight cages), all with NOS ratings exceeding 5 stars. No statistically significant differences were observed in operative time, blood loss, or hospitalization between the 2 cage shapes. Banana-shaped cages exhibited greater changes in DH (p = 0.001), SL (p = 0.02), and LL (p = 0.01). Despite statistically higher changes in ODI for straight cages (26.33, p < 0.0001), the actual value remained similar to banana-shaped cages (26.15). Both cage types demonstrated similar efficacy in VAS, complication rates, subsidence, and fusion rates. CONCLUSION: Although banana-shaped cages can excel in restoring DH, SL, and LL, straight bullet cages can provide comparable functional improvements, pain relief, and complication rates.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».