Self-Image in Adult Spinal Deformity
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Prospective, multicenter analysis. OBJECTIVE: Evaluate the impact that self-image has upon operative versus nonoperative treatment choice for adult spine deformity (ASD) patients, and evaluate the association of post-treatment self-image with treatment satisfaction. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: ASD outcomes traditionally focus upon pain and physical function. Self-image is an important outcome measure for pediatric spine deformity. Little data exists regarding the impact self-image has upon ASD treatment choice and outcomes. METHODS: Factor analysis and decision tree modeling were performed upon ASD patients prospectively enrolled into a multi-center study from 2009 to 2020. Data elements from physical examination, demographics, spinal alignment, and individual questions from administered PROMs, including SRS-22r, ODI, SF36, and NRS back and leg pain were evaluated for variables that correlated most with (1) patients electing for operative versus nonoperative treatment and (2) treatment satisfaction at minimum 2-year follow-up. RESULTS: Evaluation of 735 ASD patients demonstrated operatively treated patients (OP; n=548) were older (58.0±15.3 vs . 52.4±16.0 yr; P <0.0001), had similar scoliosis (44.9±20.1° vs . 45.5±16.1°; P =0.5555) but worse sagittal malalignment than nonoperatively treated patients (NON; n=187; P <0.0001, respectively). Baseline PROMs were worse for OP versus NON ( P <0.0001). Gradient-boosted decision trees, factor analysis, and logistic regression of demographic, physical examination, radiographic, and PROM variables associated with treatment choice demonstrated self-image (odds ratio=4.5; 95% CI=3.4-6.0; P <0.0001) had the greatest correlation for patients choosing operative treatment. At minimum 2-year follow-up self-image demonstrated the greatest health domain improvement for OP and self-image improvement correlated most with post-treatment satisfaction, while NON demonstrated deterioration of self-image and reported poor treatment satisfaction. CONCLUSION: Multivariable evaluation of 735 operative and nonoperative treated ASD patients demonstrated baseline self-image strongly correlated with ASD patients pursuing surgical treatment and postoperative treatment satisfaction. Patient self-image is a critical measure that must be assessed in ASD.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».