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Enregistrement W4393143217 · doi:10.1177/21925682231202343

A Clinical Practice Guideline for Prevention, Diagnosis and Management of Intraoperative Spinal Cord Injury: Recommendations for Use of Intraoperative Neuromonitoring and for the Use of Preoperative and Intraoperative Protocols for Patients Undergoing Spine Surgery

2024· article· en· W4393143217 sur OpenAlexaff
Michael G. Fehlings, Mohammed Ali Alvi, Nathan Evaniew, Lindsay Tetreault, Allan R. Martin, Stephen L. McKenna, Vafa Rahimi‐Movaghar, Yoon Ha, Steven Kirshblum, Nader Hejrati, Nisaharan Srikandarajah, Ayesha Quddusi, Ali Moghaddamjou, Anahita Malvea, Ricardo Rodrigues‐Pinto, Rex A. W. Marco, Virginia Newcombe, Samuel Strantzas, Carl Moritz Zipser, Sam Douglas, Ilya Laufer, Dean Chou, Rajiv Saigal, Paul M. Arnold, Gregory W. J. Hawryluk, Andrea C. Skelly, Brian K. Kwon

Notice bibliographique

RevueGlobal Spine Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntraoperative Neuromonitoring and Anesthetic Effects
Établissements canadiensPraxis Spinal Cord InstituteInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversity of British ColumbiaHospital for Sick ChildrenAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of CalgaryToronto Western HospitalSickKids FoundationUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesAcademy of Medical SciencesNational Institute for Health and Care ResearchBrain Research UKCongress of Neurological SurgeonsUniversität BaselRosetrees TrustNorth American Spine Society
Mots-clésMedicineGuidelineSpinal cord injurySpinal surgeryModalitiesPhysical therapySurgerySpinal cord

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY DESIGN: Development of a clinical practice guideline following the Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation (GRADE) process. OBJECTIVE: The objectives of this study were to develop guidelines that outline the utility of intraoperative neuromonitoring (IONM) to detect intraoperative spinal cord injury (ISCI) among patients undergoing spine surgery, to define a subset of patients undergoing spine surgery at higher risk for ISCI and to develop protocols to prevent, diagnose, and manage ISCI. METHODS: All systematic reviews were performed according to PRISMA standards and registered on PROSPERO. A multidisciplinary, international Guidelines Development Group (GDG) reviewed and discussed the evidence using GRADE protocols. Consensus was defined by 80% agreement among GDG members. A systematic review and diagnostic test accuracy (DTA) meta-analysis was performed to synthesize pooled evidence on the diagnostic accuracy of IONM to detect ISCI among patients undergoing spinal surgery. The IONM modalities evaluated included somatosensory evoked potentials (SSEPs), motor evoked potentials (MEPs), electromyography (EMG), and multimodal neuromonitoring. Utilizing this knowledge and their clinical experience, the multidisciplinary GDG created recommendations for the use of IONM to identify ISCI in patients undergoing spine surgery. The evidence related to existing care pathways to manage ISCI was summarized and based on this a novel AO Spine-PRAXIS care pathway was created. RESULTS: Our recommendations are as follows: (1) We recommend that intraoperative neurophysiological monitoring be employed for high risk patients undergoing spine surgery, and (2) We suggest that patients at "high risk" for ISCI during spine surgery be proactively identified, that after identification of such patients, multi-disciplinary team discussions be undertaken to manage patients, and that an intraoperative protocol including the use of IONM be implemented. A care pathway for the prevention, diagnosis, and management of ISCI has been developed by the GDG. CONCLUSION: We anticipate that these guidelines will promote the use of IONM to detect and manage ISCI, and promote the use of preoperative and intraoperative checklists by surgeons and other team members for high risk patients undergoing spine surgery. We welcome teams to implement and evaluate the care pathway created by our GDG.

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)0,089
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,245
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0890,245
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,013
Bibliométrie0,0140,010
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0100,006
Intégrité de la recherche0,0140,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,006

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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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