P.149 Saskatchewan spine pathway classification is associated with post-operative outcome and improved quality-adjusted life years following lumbosacral fusion
Notice bibliographique
Résumé
Background: Low back pain (LBP) is a common cause of disability and decreased quality of life. The Saskatchewan Spine Pathway classification (SSPc) is a method for triaging patients who are candidates for surgery. Methods: Consecutive patients who underwent lumbosacral instrumented fusion for degenerative spinal pathology from Jan 1, 2012, to Sept 20, 2018, by a single surgeon at our institution were retrospectively reviewed. Patients were stratified by SSPc into 4 groups based on pain pattern. Demographic and clinical data were collected. Outcomes were compared between cohorts both for absolute values and achieving MCID. Results: 169 consecutive patients were included in our study. After stratifying by SSPc grouping, there were 61 SSPc I patients, 45 SSPc III patients, and 63 SSPc IV patients. Patients in all groups had clinical improvement following surgery. Patients classified as SSPc III had superior outcomes in ODI, EQ-5D and EQ-VAS, and were more likely to achieve the MCID for ED-5D. Multivariate analysis demonstrated that SSPc grouping is an independent predictor of final VAS back, ODI, EQ-5D, and EQ-VAS as well as achieving the MCID for EQ-5D. Conclusions: The SSPc classification is associated with outcomes following lumbosacral fusion. In particular, patients with SSPc pattern 3 had better outcomes and improved QALY.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».