The Association Between Adjacent Forces and the Development of Proximal Junctional Kyphosis: A Musculoskeletal Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Study DesignBiomechanical modeling study.ObjectivesDespite several recognized risk factors for proximal junctional kyphosis (PJK), its causative mechanism remains unknown. There are limited biomechanical studies to elucidate the association of sagittal alignment with PJK. Our aim is to determine the association of adjacent forces with PJK development.MethodsASD patients operated on with posterior fusion from T9-T11 to the pelvis and had 2 year follow-up were included in this retrospective study. Patient-specific musculoskeletal models were created from EOS images. High vs low normalized vertebral forces were defined based on a threshold of 0.2 for shear and 0.5 for compression. The load ratio was defined as the ratio of immediate postoperative to preoperative vertebral forces.ResultsA total of 35 patients (19 PJK, 16 Non-PJK) were included. PJK patients had statistically significant global malalignment with respect to global tilt (GT), T1 pelvic angle (TPA) and C2-UIV+1PA. A high-risk zone for the development of PJK is defined as high normalized shear and/or compression with a high load ratio. While none of the non-PJK patients were in the high-risk zone, 5 PJK patients were not in that zone, suggesting factors other than alignment may have contributed to this adverse event. Despite low shear for 3 of these non-PJK patients, they experienced high shear ratio.ConclusionsThe proposed thresholds were accurate in 86% of patients who developed PJK. These findings suggest postoperative shear at UIV+1 as an important risk factor for PJK. Keeping shear force low in alignment will help surgeons reduce PJK development.
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 | 0,001 |
| 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 ».