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Enregistrement W4413972071 · doi:10.3171/2025.4.spine241473

Utility of the vertebral bone quality score to predict complications after spine surgery: a systematic review

2025· article· en· W4413972071 sur OpenAlexaboutno aff
Jacob D. Greisman, Esteban Quiceno, Mohamed A. R. Soliman, Raphael Bastianon Santiago, Asham Khan, Jeffrey P. Mullin, John Pollina

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgery Spine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSPINE (molecular biology)SurgerySystematic reviewSpinal surgeryMEDLINEBioinformaticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The MRI-based vertebral bone quality (VBQ) score has emerged as a safe, convenient alternative to dual energy x-ray absorptiometry (DEXA) and CT for preoperative bone health assessment, which correlates with the outcomes of spine surgery. In this study, the authors aimed to systematically review the literature characterizing the utility of the VBQ score in predicting postoperative complications to inform operative planning and patient management. METHODS: This systematic review was prospectively registered with the International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO; registration no. CRD42024542755) and adhered to PRISMA guidelines. PubMed, Embase, and Cochrane databases were searched for all original research published between January 1, 2020, and May 20, 2024, that had analyzed the VBQ score as a predictor of postoperative complications following spine surgery including pedicle screw loosening (PSL), cage subsidence (CS), adjacent segment disease (ASD), proximal junctional kyphosis (PJK) or proximal junctional failure (PJF), distal junctional kyphosis (DJK) or distal junctional failure (DJF), vertebral refracture, and need for reoperation. Applications of the VBQ score and its derivatives were characterized across methods, demographics, and outcomes. The Newcastle-Ottawa Scale was used for study quality assessment. RESULTS: Twenty-seven studies comprising 4068 patients, 60.5% of whom were female, with a mean age of 58.5 ± 17.0 years were eligible for study inclusion. Sixteen studies used the traditional VBQ score calculation (L1-4/L3); alternatives included C3-6/C2 (5 studies), C3-6/C5 (1 study), L1-5/L3 (1 study), L4-5/L3 (1 study), and S1/L3 (3 studies). The VBQ score significantly predicted PSL (ranges: thresholds 2.9-3.175, areas under the curve [AUCs] 0.72-0.77, ORs 1.02-5.778), CS (thresholds 2.68-4.10, AUCs 0.785-0.99, ORs 1.513-23.158), ASD (thresholds 2.91-2.95, AUCs 0.934-0.963, ORs 1.509-1.601), PJK or PJF (thresholds 2.715-3.205, AUCs 0.721-0.943, ORs 1.745-26.49), DJK or DJF (threshold 2.66, AUC 0.935, OR 1.46), refracture (combined T1- and T2-weighted VBQ nomogram threshold 0.73, and ratio of adjacent to injured vertebral levels VBQ score < 1.4; AUCs 0.753-0.838, ORs 0.32-2.239), and reoperation (threshold 2.6 to > 3, AUCs 0.702-0.808, ORs 1.569-2.096). CONCLUSIONS: The data suggested that the VBQ score serves as a safe, convenient measure to predict complications after spine surgery. The lowest thresholds reported across all complications were 2.66 in the cervical spine and 2.6 in the lumbar spine, which may serve as rough cutoffs for prompting further patient testing. However, methodological heterogeneity limits guideline development. Future research with consistent methodology is necessary. Systematic review registration no.: CRD42024542755 (www.crd.york.ac.uk/prospero).

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,010
Bibliométrie0,0100,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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