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Enregistrement W4412058165 · doi:10.3171/2025.3.spine241606

Does the amount of spontaneous thoracic curve correction after selective lumbar fusion for Lenke type 5C adolescent idiopathic scoliosis affect outcomes of posterior deformity correction?

2025· article· en· W4412058165 sur OpenAlexaff
Chang Ju Hwang, N. H. Kim, Choon Sung Lee, Dong‐Ho Lee, Jae Hwan Cho, Sehan Park

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgery Spine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScoliosis diagnosis and treatment
Établissements canadiensSt. Peter's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdiopathic scoliosisMedicineAffect (linguistics)ScoliosisLumbarDeformitySpinal fusionSurgeryOrthodonticsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Selective lumbar fusion (SLF) is commonly performed for Lenke type 5C adolescent idiopathic scoliosis (AIS). However, whether a greater amount of spontaneous thoracic curve correction (STCC) could lead to better surgical outcome remains unclear. This retrospective cohort study was conducted to identify whether the amount of STCC after SLF for Lenke 5C AIS is associated with outcomes of posterior deformity correction and to clarify factors that could predict greater STCC. METHODS: A total of 62 patients who underwent posterior-only SLF and were followed up for > 2 years were reviewed. Radiographic measurements and Scoliosis Research Society (SRS)-22 scores were analyzed. Patients with an STCC rate of > 50% at postoperative 2 years were classified as the middle thoracic (MT)-corrected group, while those with an STCC rate of ≤ 50% were included in the MT-uncorrected group. RESULTS: In total, 62.9% (39/62) of patients reached an STCC rate of > 50%, while the remaining 37.1% (23/62) failed to achieve an STCC rate of > 50%. The Cobb angle of MT significantly increased during the postoperative 2-year follow-up in the MT-uncorrected group (mean difference [MD] 2.279, 95% CI 0.681-3.877, p = 0.002), while it did not increase in the MT-corrected group (p = 0.820). Patients with an STCC rate of > 50% demonstrated significantly higher self-image (MD 1.513, 95% CI 0.943-2.854, p = 0.001), satisfaction (MD 1.322, 95% CI 0.529-2.231, p = 0.001), and overall (MD 0.611, 95% CI 0.321-1.219, p = 0.004) SRS-22 scores at the postoperative 2-year follow-up. Furthermore, greater MT curve flexibility (p = 0.042, cutoff value 55%) and less apical vertebral translation (AVT) of MT (p = 0.003, cutoff value 7 mm) demonstrated significant results for predicting an STCC rate of > 50% at the 2-year postoperative follow-up. CONCLUSIONS: Patients with an STCC rate of ≤ 50% demonstrated worse outcomes compared to those with an STCC rate of > 50%. Patients with greater preoperative MT curve flexibility and less AVT of MT were more likely to achieve an STCC rate of > 50% with SLF. Inclusion of thoracic curve within the fusion construct could be considered for those who do not meet these criteria.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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