MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403117862 · doi:10.3171/2024.6.spine24430

Outcome prediction following lumbar disc surgery: a longitudinal study of outcome trajectories, prognostic factors, and risk models

2024· article· en· W4403117862 sur OpenAlexaffabout
Jeffrey J. Hébert, Shuaijin Wang, Niels Wedderkopp, Christopher Small, Edward Abraham, Najmedden Attabib, Nathan Evaniew, Jérôme Paquet, Raphaële Charest-Morin, Supriya Singh, Michael H. Weber, Adrienne Kelly, Stephen Kingwell, Eric J. Crawford, Andrew Nataraj, Travis Marion, Bernard LaRue, Henry Ahn, Hamilton Hall, Charles G. Fisher, Y. Raja Rampersaud, Nicolas Dea, C. Scott Bailey, Neil Manson

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgery Spine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity Health NetworkHealth Sciences CentreOttawa HospitalNOSM UniversitySt. Michael's HospitalSunnybrook Health Science CentreSault Area HospitalHorizon Health NetworkLondon Health Sciences CentreUniversité de SherbrookeUniversity of TorontoWestern UniversityUniversité LavalUniversity of New BrunswickDalhousie UniversityUniversity of British ColumbiaUniversity of OttawaMcGill UniversityThunder Bay Regional Health Sciences CentreUniversity of CalgaryMontreal General HospitalCanada East Spine Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOswestry Disability IndexPhysical therapyOutcome (game theory)Logistic regressionBack painLow back painRating scaleLumbarDiscectomySurgeryInternal medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study aimed to 1) describe the 2-year postoperative trajectories of leg pain and overall clinical outcome after surgery for radiculopathy, 2) identify the preoperative prognostic factors that predict trajectories representing poor clinical outcomes, and 3) develop and internally validate multivariable prognostic models to assist with clinical decision-making. METHODS: This retrospective cohort study included patients enrolled in the Canadian Spine Outcomes and Research Network who were diagnosed with lumbar disc pathology and radiculopathy and had undergone lumbar discectomy at one of 18 spine centers. Potential outcome predictors included preoperative demographic, health-related, and clinical prognostic factors. Clinical outcomes were 1) 2-year univariable latent trajectories of leg pain intensity (numeric pain rating scale) and 2) overall outcomes comprising multivariable trajectories showing the combined postoperative courses of leg and back pain intensity (numeric pain rating scale) together with pain-related disability (Oswestry Disability Index). Each outcome model identified a subgroup of patients classified as experiencing a poor outcome based on minimal change in their clinical status after surgery. Multivariable risk model performance and internal validity were evaluated with discrimination and calibration statistics based on bootstrap shrinkage with 500 resamplings. RESULTS: The authors included data from 1142 patients (47.6% female). The trajectory models identified 3 subgroups based on the patients' postoperative courses of pain or disability: 88.6% of patients in the leg pain model and 71.9% in the overall outcome model experienced a good-to-excellent outcome. The models classified 11.4% (leg pain outcome) and 28.2% (overall outcome) of patients as experiencing a poor clinical outcome, which was defined as minimal improvement in pain or disability after surgery. Eleven individual demographic, health, and clinical factors predicted patients' poor leg pain and overall outcomes. The performance of the multivariable risk model for leg pain was inadequate, while the overall outcome model had acceptable discrimination, calibration, and internal validity for predicting a poor surgical outcome. CONCLUSIONS: Patients with lumbar radiculopathy experience heterogeneous postoperative trajectories of pain and disability after lumbar discectomy. Individual preoperative factors are associated with postoperative outcomes and can be combined within a multivariable risk model to predict overall patient outcome. These results may inform clinical practice but require external validation before confident clinical implementation.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,240 · 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'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'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Neurosurgery SpineMême sujetSpine and Intervertebral Disc PathologyTravaux en français237 207