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Enregistrement W4410333671 · doi:10.1007/s43390-025-01106-y

Development and validation of a pediatric spine surgical invasiveness index

2025· article· en· W4410333671 sur OpenAlexaff
Vivien Chan, Adeesya Gausper, Andrew Chan-Tai-Kong, Andy M. Liu, Suhas K. Etigunta, Justin K. Scheer, Lindsay M. Andras, David L. Skaggs

Notice bibliographique

RevueSpine Deformity · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScoliosis diagnosis and treatment
Établissements canadiensUniversity of Alberta HospitalAlberta Hospital Edmonton
Organismes subventionnairesCedars-Sinai Medical Center
Mots-clésMedicineIndex (typography)SPINE (molecular biology)Orthopedic surgeryMedical physicsSurgeryBioinformaticsWorld Wide WebComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose Surgical invasiveness indices have been used in adult spine surgery to characterize the invasiveness of complex procedures and for risk stratification. This has not been studied in the pediatric population. The purpose of this study was to develop and validate a surgical invasiveness index for pediatric spinal deformity surgery. Methods The National Surgical Quality Improvement Program (NSQIP) Pediatric database was queried between the years 2016–2022. Patients were included if they were <18 years of age, received posterior or anterior-posterior spinal fusion surgery, and had a diagnosis of spinal deformity. The study cohort was divided into a derivation cohort and a validation cohort. A multivariable linear regression analysis was performed to identify surgical components associated with operative time. Surgical components of interest included number of posterior fusion levels, number of anterior fusion levels, pelvic instrumentation, posterior column osteotomies, three-column osteotomies, and prior spinal deformity surgery. Statistically significant variables were used to establish a pediatric spinal deformity surgical invasiveness index. The score was assessed and validated using linear and logistic regression analysis and receiver operating characteristic curve analysis on operative time and allogeneic transfusion. Results There were 37,658 patients included (Derivation cohort: 26,372; Validation cohort: 11,286). In the linear regression analysis, more posterior fusion levels (7–12 levels: 0.54, p<0.001;>12 levels: 1.40, p<0.001), anterior fusion 1–3 levels (2.42, p<0.001), anterior fusion ≥4 levels (2.93, p<0.001), pelvic instrumentation (0.79, p<0.001), and previous spinal deformity surgery (0.44, p<0.001) were associated with longer operative time. Each level of posterior column osteotomy (0.13, p<0.001) and three-column osteotomy (0.61, p<0.001) were associated with increased operative time. Points were assigned to each surgical component: 7–12 posterior fusion levels (4 pts), >12 posterior fusion levels (11 pts), anterior fusion 1-3 levels (19 pts), anterior fusion ≥4 levels (23 pts), pelvic instrumentation (6 pts), previous spinal deformity surgery (3 pts), posterior column osteotomy (1 pt per level), and three-column osteotomy (5 pts per level). In the derivation cohort, each point was associated with an increase in operative time by 0.13 hours (R 2 =0.16, p<0.001). In the validation cohort, each point was associated with an increase in operative time by 0.12 hours (R 2 =0.15, p<0.001). In the derivation cohort, the area under the curve (AUC) for operative time ≥8 hours and allogeneic transfusion were 0.74 and 0.71, respectively. In the validation cohort, the AUC for operative time ≥8 hours and allogeneic transfusion were 0.74 and 0.70, respectively. Conclusion A pediatric spinal deformity surgical invasiveness index was created and predictive of prolonged operative time and allogeneic transfusion. This is the first quantitative tool to measure the extent of surgical interventions in pediatric spine surgery.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,279 · 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'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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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