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Enregistrement W4407386732 · doi:10.1016/j.bas.2025.104212

Clinical outcome measures following lateral versus posterior sacroiliac joint fusion: Systematic review and meta-analysis

2025· article· en· W4407386732 sur OpenAlexaboutno aff
Khalid Medani, Abdulrhman Ahmad Alsalama, Rakesh Kumar, Shlok Patel, Megh Patel, Sunil Manjila

Notice bibliographique

RevueBrain and Spine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisSacroiliac jointMedicineOutcome (game theory)Joint (building)Physical medicine and rehabilitationSurgeryMathematicsEngineeringInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Sacroiliac joint fusion (SIJF) is indicated in patients with chronic Sacroiliac joint (SIJ) pain or instability and is usually performed using minimally invasive techniques through lateral or posterior approach. Research question: Our study aims to compare the lateral approach to the posterior one in SIJF through meta-analysis of other studies. The outcome of each approach is measured using the visual analog scale (VAS), Oswestry disability index (ODI), or both. Materials and methods: The study was performed following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) 2020 guidelines. Articles were extracted using Pubmed advance search till February 27th, 2023. Articles included were those limited to either lateral, posterior or both approaches. Articles written in a non-English language, case reports and smaller-than-three case series were excluded from the study. Risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa and Jadad scales. Stata-17 software program was used for statistical analysis and creation of forest plots. Results: Forty-eight articles were available for the quantitative analysis, which represents a total of 2562 subjects. The average duration of postoperative follow-up was 21 months (3-72 months) and 17 months (6-72 months) for the VAS and ODI outcomes, respectively. The average percentage of improvement in the VAS was 57% (22-80%) in the lateral approach versus 58% (29-94%) in the posterior approach (p = 0.986). The average percentage of improvement in the ODI was 42% (11-75%) in the lateral approach versus 31% (11-65%) in the posterior one (p = 0.272). A trend towards performing posterior approaches more frequently was noted in studies published after 2017. Discussion and conclusion: Approach selection for SIJF depends mainly on patient's characteristics and surgeon's experience. Our study demonstrated no difference in VAS outcome between lateral and posterior approach. Lateral approach appeared to be superior in ODI outcome although not statistically significant. The main limitation of the study is the selection-bias as the majority of articles included were observational. Therefore, randomized procedural trials are needed to validate these findings.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,819
Score d'incertitude au seuil0,489

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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