Transforaminal Lumbar Interbody Fusion (TLIF) with Expandable Banana-Shaped Interbody Spacers—Institutional 5-Year Experience
Notice bibliographique
Résumé
Background: Transforaminal lumbar interbody fusion (TLIF) with static cages is a frequently performed procedure. Larger series focusing on the use of expandable TLIF spacers are less common. Methods: This retrospective, single-center observational cohort study reviewed consecutive patients treated by TLIF using expandable titanium interbody implants (ALTERA™, Globus Medical Inc., Audubon, PA, USA) for degenerative pathologies from L2-S1 between 11/2018 and 09/2023. Surgical parameters, adverse events, radiological outcomes (fusion rate, segmental lordosis, spinopelvic parameters), and clinical outcomes were analyzed through a mean postoperative follow-up of 12 months. Results: This study identified 270 patients (mean age 65 years, 50.4% female) who underwent TLIF with expandable interbody spacers at 324 levels. Clinical outcomes were good or excellent in 74.1% of patients at 3 months and 71.8% at 12 months. Radiographic fusion was achieved in 73.1% of assessable segments at 12 months. Segmental lordosis increased significantly from 17.8° preoperatively to 20.0° at 12 months (p < 0.001). Adverse event (AE) rates were acceptable across all timepoints, with no device failures or device-associated complications observed. Conclusions: This study demonstrates that TLIF with expandable titanium interbody implants was safe, associated with high fusion rates, and enabled significant restoration of segmental lordosis that was maintained during follow-up.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».