Identification of Optimal Candidates for Operative Management of Mild Degenerative Cervical Myelopathy
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Retrospective cohort study using prospectively accrued data. OBJECTIVE: To describe the functional recovery trajectories after surgery for mild degenerative cervical myelopathy (DCM) and identify trajectory-associated preoperative factors. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Indications for surgical intervention for mild DCM remain a topic of discussion and uncertainty. We sought to address the hypothesis that optimal surgical candidates with mild DCM could be identified based on their predicted postoperative functional recovery after surgery. MATERIALS AND METHODS: We identified patients who underwent surgical decompression for mild DCM (modified Japanese Orthopedic Association score 15-17) enrolled in the prospective, multicenter AO Spine CSM-NA and CSM-I trials. Patients were classified using trajectory modelling into distinct recovery trajectories for their mJOA and Short Form 36, version 2 Physical Component Summary (SF36-PCS) scores over a 2-year follow-up. Predictors of recovery trajectories were identified using multivariate logistic regression. RESULTS: Of 198 patients with mild DCM, two distinct functional recovery trajectories for mJOA and two trajectories for SF36-PCS were identified. The good recovery trajectory for mJOA included 138 patients (69.7%) that achieved clinically important improvements in their function through 2-year follow up while 60 patients (30.3%) followed a marginal recovery trajectory, whereas the SF36-PCS good recovery trajectory group captured 166 patients (59.5%), and 79 patients (40.5%) in the marginal recovery group. Achieving good recovery in both mJOA and SF36-PCS was associated with higher self-reported baseline physical functioning. Patients who were older or current or former tobacco smokers were less likely to have a good postoperative recovery. CONCLUSION: Most mild DCM patients achieve clinically important recoveries of their function and self-reported physical function after surgery. However, a heterogeneous group of patients does not improve after surgical management. Further prospective studies are needed to evaluate clinically relevant factors associated with varying postoperative trajectories. LEVEL OF EVIDENCE: Level 3.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».