Does Spinal Cord Type Predict Intraoperative Neuro-Monitoring Alerts in Scoliosis Correction Surgery? A Systematic Review and Meta-Analysis of Operative and Radiologic Predictors
Notice bibliographique
Résumé
Study Design Systematic literature review and meta-analysis. Objectives Predicting patient risk of intraoperative neuromonitoring (IONM) alerts preoperatively can aid patient counselling and surgical planning. Sielatycki et al established an axial-MRI-based spinal cord classification system to predict risk of IONM alerts in scoliosis correction surgery. We aim to systematically review the literature on operative and radiologic factors associated with IONM alerts, including a novel spinal cord classification. Methods A systematic review and meta-analysis was performed as per the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses (PRISMA) Guidelines. A literature search identifying all observational studies comparing patients with and without IONM alerts was conducted. Suitable studies were included. Patient demographics, radiological measures and operative factors were collected. Results 11 studies were included including 3040 patients. Relative to type 3 cords, type 1 (OR = .03, CI = .01-.08, P < .00001), type 2 (OR = .08, CI = .03, P <.00001) and all non-type 3 cords (OR = .05, CI = .02-.16, P < .00001) were associated with significantly lower odds of IONM alerts. Significant radiographic measures for IONM alerts included coronal Cobb angle (MD = 10.66, CI = 5.77-15.56, P < .00001), sagittal Cobb angle (MD = 9.27, CI = 3.28-14.73, P = .0009), sagittal deformity angle ratio (SDAR) (MD = 2.76, CI = 1.57-3.96, P < .00001) and total deformity angle ratio (TDAR) (MD = 3.44, CI = 2.27-4.462, P < .00001). Clinically, estimated blood loss (MD = 274.13, CI = −240.03-788.28, P = .30), operation duration (MD = 50.79, CI = 20.58-81.00, P = .0010), number of levels fused (MD = .92, CI = .43-1.41, P = .0002) and number of vertebral levels resected (MD = .43, CI = .01-.84, P = .05) were significantly greater in IONM alert patients. Conclusions This study highlights the relationship of operative and radiologic factors with IONM alerts.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».