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Enregistrement W4414409005 · doi:10.1097/brs.0000000000005520

Preoperative Sacroiliac Joint Pain in Adult Spinal Deformity Patients

2025· article· en· W4414409005 sur OpenAlexaffabout
Jay D. Turner, Robert F. Rudy, Jeffrey P. Mullin, Anthony L. Mikula, Brandon B. Carlson, Justin K. Sheer, Renaud Lafage, Virginie Lafage, Khaled Kebaish, Eric O. Klineberg, Gregory M. Mundis, Alan H Daniels, Bassel G. Diebo, Stephen M. Lewis, Themistocles S. Protopsaltis, Munish Kumar Gupta, Han Jo Kim, Michael P. Kelly, Justin S. Smith, Lawrence G. Lenke, Christopher P. Ames, Christopher I. Shaffrey, David O. Okonkwo, Praveen V. Mummaneni, Shay Bess, Juan S. Uribe, Robert K. Eastlack

Notice bibliographique

RevueSpine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpinal deformitySacroiliac jointPreoperative careBack painYoung adultLow back pain

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The sacroiliac joint (SIJ) is a potential source of pain in the ASD population. Incidence and predictors of preoperative SIJ pain and rates of resolution with surgery in the ASD population are not well understood. METHODS: A prospective, multicenter database of surgically treated ASD patients was queried for baseline SIJ pain at the preoperative assessment. SIJ pain was defined as self-reported back pain in the posterior superior iliac spine region scored ≥4 out of 10 and ≥3 of 5 positive provocative SIJ maneuvers. Demographic data, spinal alignment parameters, and health assessments were assessed using Wilcoxon and χ 2 analysis. Predictors of preoperative SIJ pain were assessed with univariate and multivariate logistic regression. RESULTS: A total of 735 patients were included with a mean (SD) age of 61.3 (15.3) years, BMI of 27.6 (5.4), Edmonton Frailty Score (EFS) of 3.4 (2.5), and Charlson Comorbidity Index (CCI) of 1.1 (1.8). A total of 65% were female and 6% were tobacco users. A total of 411 patients had self-reported PSIS pain and 53 patients (7.2%) had preoperative SIJ pain as assessed by SIJ maneuver testing. SIJ pain was not associated with history of prior lumbosacral fusion ( P =0.23). Patients with SIJ pain had higher BMI (30.0 vs . 27.4, P =0.004), preoperative pain medication usage (92.5% vs . 77.7%, P =0.02), EFS (4.6 vs . 3.3, P <0.001), and CCI (1.6 vs . 1.0, P =0.006) as well as lower L4-S1 lordosis (28.7 vs . 34.5, P =0.02) and greater L1 pelvic angle (14.5 vs . 10.8, P =0.03). After variable selection with univariate regression, multivariate logistic regression identified higher BMI (OR 1.06, P =0.033) as a significant predictor of SIJ pain at preoperative. In the patient cohort with SIJ pain at preoperative, 91.7% reported no SIJ pain at 1-year follow-up. 11/53 (20.8%) patients with baseline pain and SIJ fusion performed concurrently with ASD surgery had 100% resolution of SIJ pain in this cohort; however, there was no significant difference in pain resolution between patients with SIJ fusion and those without ( P =1). CONCLUSION: We found a lower prevalence of preoperative SIJ pain in ASD patients than what has been historically reported, present in 7.2% of patients. Higher BMI was a predictor of preoperative SIJ pain in this population. ASD surgery led to resolution of SIJ pain in >90% of patients at 1-year follow-up.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,279 · 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'admission2
Résumé présentoui

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