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Enregistrement W4391980676 · doi:10.1097/brs.0000000000004957

Impact of Hip and Knee Osteoarthritis on Full Body Sagittal Alignment and Compensation for Sagittal Spinal Deformity

2024· article· en· W4391980676 sur OpenAlexaff
Mariah Balmaceno-Criss, Renaud Lafage, Daniel Alsoof, Mohammad Daher, D. Kojo Hamilton, Justin S. Smith, Robert K. Eastlack, Richard G. Fessler, Jeffrey L. Gum, Munish C. Gupta, Richard A. Hostin, Khaled M. Kebaish, Eric O. Klineberg, Stephen J. Lewis, Breton Line, Pierce D. Nunley, Gregory M. Mundis, Peter G. Passias, Themistocles S. Protopsaltis, Thomas J. Buell, Justin K. Scheer, Jeffrey P. Mullin, Alex Soroceanu, Christopher P. Ames, Lawrence G. Lenke, Shay Bess, Christopher I. Shaffrey, Frank J. Schwab, Virginie Lafage, Douglas C. Burton, Bassel G. Diebo, Alan H. Daniels

Notice bibliographique

RevueSpine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScoliosis diagnosis and treatment
Établissements canadiensUniversity of CalgaryToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSagittal planeSpinal deformityOsteoarthritisOrthodonticsPhysical medicine and rehabilitationDeformityPhysical therapyAnatomySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY DESIGN: Retrospective review of prospectively collected data. OBJECTIVE: To investigate the effect of lower extremity osteoarthritis on sagittal alignment and compensatory mechanisms in adult spinal deformity (ASD). BACKGROUND: Spine, hip, and knee pathologies often overlap in ASD patients. Limited data exists on how lower extremity osteoarthritis impacts sagittal alignment and compensatory mechanisms in ASD. PATIENTS AND METHODS: In total, 527 preoperative ASD patients with full body radiographs were included. Patients were grouped by Kellgren-Lawrence grade of bilateral hips and knees and stratified by quartile of T1-Pelvic Angle (T1PA) severity into low-, mid-, high-, and severe-T1PA. Full-body alignment and compensation were compared across quartiles. Regression analysis examined the incremental impact of hip and knee osteoarthritis severity on compensation. RESULTS: The mean T1PA for low-, mid-, high-, and severe-T1PA groups was 7.3°, 19.5°, 27.8°, and 41.6°, respectively. Mid-T1PA patients with severe hip osteoarthritis had an increased sagittal vertical axis and global sagittal alignment ( P <0.001). Increasing hip osteoarthritis severity resulted in decreased pelvic tilt ( P =0.001) and sacrofemoral angle ( P <0.001), but increased knee flexion ( P =0.012). Regression analysis revealed that with increasing T1PA, pelvic tilt correlated inversely with hip osteoarthritis and positively with knee osteoarthritis ( r2 =0.812). Hip osteoarthritis decreased compensation through sacrofemoral angle (β-coefficient=-0.206). Knee and hip osteoarthritis contributed to greater knee flexion (β-coefficients=0.215, 0.101; respectively). For pelvic shift, only hip osteoarthritis significantly contributed to the model (β-coefficient=0.100). CONCLUSIONS: For the same magnitude of spinal deformity, increased hip osteoarthritis severity was associated with worse truncal and full body alignment with posterior translation of the pelvis. Patients with severe hip and knee osteoarthritis exhibited decreased hip extension and pelvic tilt but increased knee flexion. This examines sagittal alignment and compensation in ASD patients with hip and knee arthritis and may help delineate whether hip and knee flexion is due to spinal deformity compensation or lower extremity osteoarthritis.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations33
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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