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Enregistrement W4392767199 · doi:10.3171/2024.1.spine23621

Differences in the surgical management of degenerative lumbar spondylolisthesis based on self-reported sex: analysis of the CSORN prospective DLS study

2024· article· en· W4392767199 sur OpenAlexaffabout
Jennifer Urquhart, Parham Rasoulinejad, Supriya Singh, Andrew Glennie, Charles G. Fisher, Y. Raja Rampersaud, Edward Abraham, John Street, Marcel F. Dvorak, Scott Paquette, Raphaële Charest-Morin, Nicolas Dea, Nicholas Gélinas-Phaneuf, Brian Kwon, Christopher S. Bailey

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgery Spine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensHôpital de l'Enfant-JésusCanada East Spine CentreVancouver Spine Surgery InstituteUniversity Health NetworkDalhousie UniversityLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDecompressionSpondylolisthesisSurgeryRadiographyLumbarCohortPropensity score matchingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Surgical treatment of degenerative lumbar spondylolisthesis (DLS) reliably improves patient-reported quality of life; however, patient population heterogeneity, in addition to other factors, ensures ongoing equipoise in choosing the ideal surgical treatment. Surgeon preference for fusion or decompression alone influences surgical treatment decision-making. Meanwhile, at presentation, patient-reported outcome measures (PROMs) differ considerably between females and males. The aims of this study were to determine whether there exists a difference in the rates of decompression and fusion versus decompression alone based on patient-reported sex, and to determine if widely accepted indications for fusion justify any observed differences or if surgeon preference plays a role. METHODS: This study is a retrospective cohort analysis of patients enrolled in the Canadian Spine Outcomes Research Network (CSORN) DLS study, a multicentered Canadian prospective study, investigating the surgical management and outcome of DLS. Decompression and fusion rates, patient characteristics, preoperative PROMs, and radiographic measures were compared between males and females before and after propensity score matching. RESULTS: In the unmatched cohort, female patients were more likely to undergo decompression and fusion than male patients. Females were more likely to have the recognized indications for fusion, including kyphotic disc angle, higher spondylolisthesis grade and slip percentage, and patient-reported back pain. Other radiographic findings associated with the decision to fuse, including facet effusion, facet distraction, or facet angle, were not more prevalent in females. After propensity score matching for demographic and radiographic characteristics, similar proportions of male and female patients underwent decompression and fusion and decompression alone. CONCLUSIONS: Although it remains unclear who should or should not undergo fusion, in addition to surgical decompression of DLS, female patients undergo fusion at a higher rate than their male counterparts. After matching baseline radiographic factors indicating fusion, this analysis showed that the decision to fuse was not biased by sex differences. Rather, the higher proportion of females undergoing fusion is largely explained by the radiographic and clinical indications for fusion, suggesting that specific clinical and anatomical features of this condition are indeed different between sexes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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