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Enregistrement W4408944443 · doi:10.1016/j.spinee.2025.03.027

Comparison of outcomes after anterior versus posterior surgery for degenerative cervical myelopathy: a pooled analysis of individual patient data

2025· article· en· W4408944443 sur OpenAlexaff
Alex B. Bak, Mohammed Ali Alvi, Ali Moghaddamjou, Michael G. Fehlings

Notice bibliographique

RevueThe Spine Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical and Thoracic Myelopathy
Établissements canadiensOntario Brain InstituteToronto Western HospitalUniversity Health NetworkToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyelopathySurgerySpinal surgerySpinal cord

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND CONTEXT: Uncertainty exists regarding the optimal surgical approach to treat patients with degenerative cervical myelopathy (DCM). This uncertainty is particularly marked for patients with mild DCM who may be more sensitive to different management techniques. PURPOSE: To determine the effect of surgical approach on one-year outcomes for DCM. STUDY DESIGN/SETTING: Individual patient data meta-analysis of 3 independent, prospective, multicentre clinical trials (ie, CSM-North America, CSM-International, CSM-Protect) that enrolled patients between 2005 and 2018 in academic hospitals, with 1 yr follow up. Statistical analysis was performed from September 13, 2023 to April 2, 2024. PATIENT SAMPLE: From a total of 1047 adult subjects with DCM, 980 met the eligibility criteria who were surgical candidates with symptomatic and radiologically-evidenced DCM with no prior cervical surgery. OUTCOMES MEASURES: The primary endpoint was change in 36-Item Short Form Health Survey Physical Component Summary score (SF36-PCS; minimum clinically important difference [MCID]=4) at 1 yr compared to preoperatively. Secondary endpoints were change in modified Japanese Orthopedic Association (mJOA; MCID=2) score, Neck Disability Index (NDI; MCID=15) score, SF36 Mental Component Summary (SF36-MCS; MCID=4) score, and postoperative complications. METHODS: Two comparison cohorts were created: i) anterior surgery and ii) posterior surgery. Mean differences (MD) of outcomes with 95% confidence intervals (CI) were estimated using one-stage covariate-adjusted hierarchical mixed-effects meta-analyses with study and treatment exposure as random effects. A priori subgroup analysis in mild DCM patients (mJOA=15-17) was conducted. RESULTS: The mean patient age was 56.9 years (SD=11.4), with 38.7% that identified as female. 560 patients (57.1%) received anterior cervical decompressive surgery for DCM. Patients who had anterior decompressive surgery experienced greater improvements in quality of life and disability at 1 yr follow-up than those who underwent posterior decompressive surgery in SF36-PCS (MD=1.57 [95% CI 0.11-3.03], p=.0348) and NDI (MD=3.32 [95% CI 0.58-6.05], p=.017). Dysphagia was more likely after anterior surgery. Pseudoarthrosis and wound infections were more likely after posterior surgery. In a subgroup of patients with mild DCM, patients who underwent anterior decompressive surgery experienced even greater improvements in SF36-PCS (MD=5.45 [95% CI 1.73-9.18], p=.0042), NDI (MD=10.37 [95%CI 3.43-17.31], p=.0035), and mJOA (MD=0.95 [95% CI 0.12-1.77], p=.0238; MCID=1) than posterior surgery patients. CONCLUSION: Anterior surgical decompression for DCM is associated with greater improvements in 1 yr patient-reported quality of life and disability than posterior surgical decompression. These results may assist clinicians in driving complex management decisions.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,022
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeMéta-analyse
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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