Adverse Impact of Diabetes on Spine Fusion and Patient-Reported Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Systematic review and meta-analysis. PURPOSE: This meta-analysis aimed to provide a comprehensive evaluation of the impact of diabetes on spinal surgery outcomes. BACKGROUND: Diabetes mellitus is believed to be associated with an increased risk of adverse events during spinal surgery. With the increasing prevalence of diabetes and the increasing number of degenerative spinal procedures, understanding postsurgical expectations and optimal care is essential. MATERIALS AND METHODS: Following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines, a systematic search was conducted across PubMed, EMBASE, Scopus, and the Cochrane Library, selecting studies comparing diabetes and those without diabetes who underwent spine fusion surgeries. Eighteen studies with 118,617 patients were included. The outcomes of interest were the risk of the incidence of spinal pseudoarthrosis and PROMs, including Visual Analog Scale (VAS), Oswestry Disability Index (ODI), EQ-5D, and SF-12/36 score. Odds ratios (OR) were calculated for dichotomous variables, mean differences (MD) for continuous variables, and standard mean differences (SMD) for continuous variables not sharing the same scale or units. Random effects were used if there was evidence of statistical heterogeneity. RESULTS: Eighteen studies, comprising 118,617 patients, were included in the final analysis. Diabetes patients had a higher incidence of pseudoarthrosis at the lumbar spine (OR: 1.13, 95% CI: 1.02 to 1.25, P < 0.05). Patients with diabetes also reported increased VAS back/neck pain scores (SMD: 0.21, 95% CI: 0.14 to 0.28, P < 0.001) and worse ODI outcomes (MD: 3.96, 95% CI: 3.10 to 4.82, P < 0.001), EQ-5D (MD: -0.06, 95% CI: -0.08 to -0.03, P < 0.001) and SF-12/36 scores (SMD: -2.70, 95% CI: -4.99 to -0.41, P < 0.05). CONCLUSION: Patients with diabetes who underwent spinal surgery had a higher incidence of pseudoarthrosis and worse functional outcomes compared with nondiabetic patients. These findings underscore the need for targeted clinical management and preventive strategies for patients with diabetes undergoing these procedures. LEVEL OF EVIDENCE: Level III.
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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 | 0,022 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,050 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».