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Enregistrement W4396592784 · doi:10.3390/diagnostics14090957

Abnormal Static Sagittal Cervical Curvatures following Motor Vehicle Collisions: A Retrospective Case Series of 41 Patients before and after a Crash Exposure

2024· article· en· W4396592784 sur OpenAlexaff
Jason W. Haas, Paul A. Oakley, Joseph R. Ferrantelli, Evan A. Katz, Ibrahim M. Moustafa, Deed E. Harrison

Notice bibliographique

RevueDiagnostics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Fractures and Fixation Techniques
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrashSagittal planeMotor vehicle crashVehicle accidentSeries (stratigraphy)Retrospective cohort studyMedicinePhysical medicine and rehabilitationPoison controlInjury preventionSurgeryGeologyComputer scienceMedical emergencyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous investigations have found a correlation between abnormal curvatures and a variety of patient complaints such as cervical pain and disability. However, no study has shown that loss of the cervical curve is a direct result of exposure to a motor vehicle collision (MVC). This investigation presents a retrospective consecutive case series of patients with both a pre-injury cervical lateral radiograph (CLR) and a post-injury CLR after exposure to an MVC. Computer analysis of digitized vertebral body corners on CLRs was performed to investigate the possible alterations in the geometric alignment of the sagittal cervical curve. Methods: Three spine clinic records were reviewed over a 2-year period, looking for patients where both an initial lateral cervical X-ray and an examination were performed prior to the patient being exposed to a MVC; afterwards, an additional exam and radiographic analysis were obtained. A total of 41 patients met the inclusion criteria. Examination records of pain intensity on numerical pain rating scores (NPRS) and neck disability index (NDI), if available, were analyzed. The CLRs were digitized and modeled in the sagittal plane using curve fitting and the least squares error approach. Radiographic variables included total cervical curve (ARA C2–C7), Chamberlain’s line to horizontal (skull flexion), horizontal translation of C2 relative to C7, segmental translations (retrolisthesis and anterolisthesis), and circular modelling radii. Results: There were 15 males and 26 females with an age range of 8–65 years. Most participants were drivers (28) involved in rear-end impacts (30). The pre-injury NPRS was 2.7 while the post injury was 5.0; p < 0.001. The NDI was available on 24/41 (58.5%) patients and increased after the MVC from 15.7% to 32.8%, p < 0.001. An altered cervical curvature was identified following exposure to MVC, characterized by an increase in the mean radius of curvature (265.5 vs. 555.5, p < 0.001) and an approximate 8° reduction of lordosis from C2–C7; p < 0.001. The mid-cervical spine (C3–C5) showed the greatest curve reduction with an averaged localized mild kyphosis at these levels. Four participants (10%) developed segmental translations that were just below the threshold of instability, segmental translations < 3.5 mm. Conclusions: The post-exposure MVC cervical curvature was characterized by an increase in radius of curvature, an approximate 8° reduction in C2–C7 lordosis, a mild kyphosis of the mid-cervical spine, and a slight increase in anterior translation of C2–C7 sagittal balance. The modelling result indicates that the post-MVC cervical sagittal alignment approximates a second-order buckling alignment, indicating a significant alteration in curve geometry. Future biomechanics experiments and clinical investigations are needed to confirm these findings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 seuil0,460

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, 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'admission1
Résumé présentoui

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