Extent of Fatty Infiltration of Lumbar Paraspinal Muscles as a Proxy for Frailty and Its Relationship with Perioperative Outcomes in Patients Undergoing Elective Spinal Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Study DesignRetrospective Cohort Study.ObjectivesThe purpose of this study was to identify the role of lumbar paraspinal muscle fatty infiltration using the Goutallier classification in predicting perioperative outcomes following elective lumbar surgery.MethodsA retrospective review was conducted on patients who underwent elective one- or two-level lumbar decompressions or instrumented fusions for degenerative pathology at a single institution over a 3 year period. Patients were stratified by procedure type. Data included demographics, perioperative outcomes, and the 5-item Modified Frailty Index (MFI-5). Fatty infiltration was graded at L4-5 using the Goutallier classification (intraclass correlation coefficient = 0.908). Opportunistic osteoporosis screening used computed tomography-based Hounsfield units (HU) at L1-2. The relationships between Goutallier grade, demographics, MFI-5 score, and postoperative outcomes were analyzed using Chi-squared analyses, Fisher's exact test, Analysis of Variance, and multivariable logistic and linear regression.ResultsIn total, 314 patients met the inclusion criteria. Mean age was 68.9 ± 8.6 years; mean Goutallier score was 2.2 ± 1.1 and MFI-5 was 1.3 ± 1.0. Goutallier score significantly correlated with age, American Society of Anesthesiologists grade, steroid use, MFI-5, discharge disposition, and 180 day complications and reoperation. Subgroup analyses revealed differing associations between Goutallier score and comorbidities/outcomes across procedure types. Multivariable regression confirmed Goutallier score as predictive of 180 day complications, reoperation, non-home discharge, and frailty.ConclusionGoutallier score is a predictive marker of frailty and postoperative outcomes in lumbar spine surgery. Goutallier classification is an effective tool that can aid in risk stratification for patients undergoing lumbar spinal surgery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».