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Enregistrement W4409198130 · doi:10.1016/j.bas.2025.104250

Validation of a novel scoring system (Cervical Surgical Score) for the management of degenerative cervical myelopathy

2025· article· en· W4409198130 sur OpenAlexaff
Francesco Costa, Elio Mazzapicchi, Luca Giovanni Granato, Francesco Restelli, Emanuele Rubiu, Michael G. Fehlings

Notice bibliographique

RevueBrain and Spine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical and Thoracic Myelopathy
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyelopathyMedicineScoring systemCervical vertebraeSurgerySpinal cord

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Degenerative Cervical Myelopathy (DCM) is the leading cause of spinal cord dysfunction globally. Surgical intervention is often recommended for moderate to severe cases, but the optimal surgical approach remains debated. This study aims to validate the novel Cervical Surgical Score (CSS) for managing DCM, aiding surgical decision-making. A prospective study was conducted in Carlo Besta institute (Milan) from a consecutive series, enrolling 113 patients undergoing surgery for DCM from January 2022 to February 2023. This cohort was compared with 106 patients from a retrospective cohort treated between 2019 and 2021. A total 219 patients (113 prospective, 106 retrospective) were included. The prospective group had an average age of 59.6 years (61 % males), and the retrospective group, 60.7 years (69 % males). The mean CSS score (calculated based on age, level of cervical pathologies, level of myelopathy, extension, site and type of compression, cervical alignment and mJOA) was 12.3 for prospective and 13.18 for retrospective groups. Most prospective cases used an anterior approach compared to retrospective group (88,5 % vs 48.1 %). At two years, neurological recovery (last follow-up mJOA-preoperative mJOA)/(18−preoperative mJOA × 100) was higher in prospective group (68 % vs. 54 %). CSS concordance linked to better recovery rates at one and two years (45 % and 66 % vs. 29 % and 47 %; p < 0,001). High-expertise surgeons (defined based on case-load evaluation scale) achieved higher CSS concordance (64 %) than medium (31 %) and low-expertise surgeons (0 %). The CSS is a reliable tool for optimizing surgical strategies for DCM, enhancing decision-making, and improving patient outcomes. • The CSS provides a structured approach to surgical decision-making in degenerative cervical myelopathy. • The CSS involves key clinical and radiological factors for patient-specific surgical recommendations. • Adherence to CSS improves neurological recovery and reduces complications in DCM surgery. • Less experienced surgeons particularly benefit from following CSS recommendations. • The combination of CSS recommendation and surgical expertise fosters better patient outcomes in DCM management.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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