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Enregistrement W4392848169 · doi:10.1227/neu.0000000000002809_1075

1075 The Effect of Regional Procedural Preference on Outcomes After Posterior Decompression for Degenerative Cervical Myelopathy: Individual Participant Data Meta-Analysis of a Prospective, Multinational Dataset of 1047 Cases

2024· article· en· W4392848169 sur OpenAlexaboutno aff
Alex B. Bak, Ali Moghaddamjou, Paul M. Arnold, James S. Harrop, Michael G. Fehlings, Laureen D. Hachem

Notice bibliographique

RevueNeurosurgery · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical and Thoracic Myelopathy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMinimal clinically important differenceLaminoplastyLaminectomyDecompressionSubgroup analysisMeta-analysisSurgeryClinical endpointRandomized controlled trialInternal medicineSpinal cord

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: There is considerable debate regarding the relative effectiveness of laminoplasty vs. laminectomy and fusion for posterior surgical decompression of degenerative cervical myelopathy (DCM). METHODS: Subjects with DCM that underwent posterior decompression was derived from three independent, prospective, multicentre clinical trials (CSM-NA, CSM-I, CSM-Protect). Primary endpoint was change in SF36-PCS (minimum clinically important difference [MCID] 4) at 1yr compared to pre-operative assessment. Secondary endpoints were change in mJOA (MCID 2) score, Neck Disability Index (NDI; MCID 15) score, NDI Pain Intensity score, and SF36-MCS (MCID 4) score. Two comparison cohorts were created: i) laminoplasty (LP) and ii) laminectomy and fusion (LF). One-stage hierarchical mixed-effects meta-analyses with study and treatment exposure as random effects were performed. As subgroup analysis, the influence of procedural volume between LP-predominant sites, LF-predominant sites, and volume-equivalent sites was investigated. RESULTS: From a total of 1047 patients with DCM, 369 patients met eligibility criteria. There was geographic variability in surgical choice with higher rates of laminectomy and fusion in Brazil and Canada and higher laminoplasty rates in Japan and India. USA had similar rates of LF and LP. When compared to LF-predominant sites, LP-predominant sites achieved greater rates of MCID for mJOA at 1yr (85.4% v. 68.7%, p=0.036) with their predominant technique. There were no significant differences in MCID rates of NDI, SF36-PCS, or SF36-MCS. When comparing LF-predominant and LP-predominant sites with USA, a volume equivalent site, there were no significant differences in MCID rates of all outcomes. CONCLUSIONS: Sites that primarily used LP achieved greater rate of MCID in mJOA with laminoplasty than laminectomy with fusion from primarily LF sites. This suggests that experience with either LP or LF can drive outcomes which has interesting healthcare delivery implications.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,044
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,245
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,152 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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