Anterioposterior Views Coupled With Lateral Views Are the Best for the Intraoperative Radiographic Detection of Retained Surgical Sponges
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: A retained sponge after spine surgery can cause serious medical complications and medicolegal problems. Intraoperative radiographs are commonly used to detect it. This study evaluated intraoperative radiographs under routine clinical conditions that most spine surgeons experience to detect retained sponges. METHODS: In this prospective randomized clinical trial, two patient groups undergoing open posterior lumbar surgery were studied. In one, a sponge was intentionally present; in the other, none was present. Standard intraoperative lateral (LAT) and anteroposterior (AP) radiographs were acquired before closing. Radiographs were analyzed for sensitivity, specificity, inter- and intraobserver reliability for three viewing conditions: one LAT radiograph versus one AP radiograph versus one LAT and one AP X-ray (LAT+AP). RESULTS: A total of 111 patients were included. Accuracy, interobserver reliability, and intraobserver reliability were best for LAT+AP (80%, 96%, and 96%, respectively). Sensitivity was best for LAT+AP (87%) and specificity was best for LAT (95%). Positive predictive value was best for LAT (94%); negative predictive value was best for LAT+AP (88%). The probability of being right is better for female sex (odds ratio 1.6), younger age (odds ratio 1.02), and higher BMI (odds ratio 1.06). CONCLUSIONS: We recommend AP with LAT images rather than either an AP or a LAT image alone.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».