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Enregistrement W4402898738 · doi:10.1016/j.spinee.2024.09.024

Satisfaction in surgically treated patients with degenerative cervical myelopathy: an observational study from the Canadian Spine Outcomes and Research Network

2024· article· en· W4402898738 sur OpenAlexafffundabout
William Chu Kwan, Tamir Ailon, Nicolas Dea, Nathan Evaniew, Y. Raja Rampersaud, W. Bradley Jacobs, Jérôme Paquet, Jefferson R. Wilson, Hamilton Hall, Christopher S. Bailey, Michael H. Weber, Andrew Nataraj, David W. Cadotte, Philippe Phan, Sean Christie, Charles G. Fisher, Supriya Singh, Neil Manson, Kenneth Thomas, Jay Toor, Alex Soroceanu, Greg McIntosh, Raphaële Charest-Morin

Notice bibliographique

RevueThe Spine Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical and Thoracic Myelopathy
Établissements canadiensCanadian Respiratory Research NetworkUniversity of ManitobaDalhousie UniversityOttawa HospitalUniversity Health NetworkUniversity of Alberta HospitalUniversity of British ColumbiaAlberta Hospital EdmontonLondon Health Sciences CentreUniversity of TorontoWestern UniversityUniversité LavalMcGill University Health CentreToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAOSpineCanadian Institutes of Health ResearchOrthopedic Research and Education FoundationStrykerNuVasiveMedtronicOrthopaedic Research and Education Foundation
Mots-clésMedicineMyelopathyObservational studyCervical spinePhysical therapySurgeryInternal medicinePsychiatrySpinal cord

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND CONTEXT: Healthcare reimbursement is evolving towards a value-based model, entwined and emphasizing patient satisfaction. Factors associated with satisfaction after degenerative cervical myelopathy (DCM) surgery have not been previously established. PURPOSE: Our primary objective was to ascertain satisfaction rates and satisfaction predictors at 3 and 12 months following surgical treatment for DCM. DESIGN: This is a prospective cohort study within Canadian Spine Outcomes and Research Network (CSORN). PATIENT SAMPLE: Patients in the study were surgically treated for DCM patients who completed 3-month and 12-month follow-ups within CSORN between 2015 and 2021. OUTCOME MEASURES: Data analyzed included patient demographic, surgical variables, patient-reported outcomes (NDI, NRS-NP, NRS-AP, SF-12-MCS, SF-12-PCS, ED-5Q, PHQ-8), MJOA and self-reported satisfaction on a Likert scale. METHODS: Multivariable regression analysis was conducted to identify significant factors associated with satisfaction, address multicollinearity and ensure predictive accuracy. This process was conducted separately for the 3-month and 12-month follow-ups. RESULTS: Six hundred and sixty-three patients were included, with an average age of 60, and an even distribution across MJOA scores (mild, moderate, severe). At 3-month and 12-month follow-up, satisfaction rates were 86% and 82%, respectively. At 12 months, logistic regression showed the odds of being satisfied varied by +24%, -3%, -10%, -14%, +3%, and +12% for each 1-point change between baseline and 12 months in MJOA, NDI, NRS-NP, NRS-AP, SF-12-MCS, SF-12-PCS. Satisfaction increased 11-fold for each 0.1-point increased in ED-5Q from baseline to 12 months. At baseline, for every 1-point increase in SF-12-MCS, the odds of being satisfied increased by 7%. At 3 months, all PROs (except for NRS-AP change and baseline SF-12-MCS) predicted satisfaction. All logistic regression analyses demonstrated excellent predictive accuracy, with the highest 12-month AUC of 0.86 (95%CI=0.81-0.90). No patient demographic or surgical factors influenced satisfaction. CONCLUSIONS: Improvement in Patient Reported Outcomes and MJOA are strongly associated with patient satisfaction after surgery for DCM. The only baseline PRO associated with 12-months satisfaction was SF-12-MCS. No modifiable patient baseline characteristic or surgical variables were associated with satisfaction.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,381
Score d'incertitude au seuil0,954

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,267 · 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'admission3
Résumé présentoui

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