Preventing Wrong-Level Spine Surgery
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE: Wrong-level spine surgery (WLSS), a medical error in which a surgeon operates at an unintended vertebral level, is considered a "never event." However, it continues to be a problem in spine surgery today despite the implementation of preventive measures such as the Universal Protocol. The consequences of this event are severe for both the afflicted patient and the treating physician and may result not only in physical harm but also in costly medicolegal proceedings. OBSERVATIONS: While WLSS incidence varies with the patient population and practice setting, large studies generally report rates below 1%. Given the ubiquity of spine surgery, this remains a concerning number. Risk factors for WLSS can be categorized into three domains: patient factors, imaging issues, and technical issues. Awareness of risk factors allows surgeons to plan for difficulties in level localization. Many techniques for preventing WLSS have been developed, including invasive preoperative marking strategies. Intraoperative radiography or fluoroscopy is necessary but not sufficient for WLSS prevention, in that many errors occur after imaging. The evidence for prevention methods remains of low quality, necessitating future prospective comparison studies. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: Consensus has been reached in professional societies: All spine surgeons should implement WLSS prevention protocols. We assess the reported techniques for safer surgery and emphasize one crucial time-out element: the time-out for level localization (TOLL). Addressing WLSS as a problem specific to spine surgery, we show that by using specially tailored prevention strategies, such measures will allow WLSS to become a true never event.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,007 |
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 découle