Comparison of Anterior and Posterior Surgical Approaches for Cervical Ossification of the Posterior Longitudinal Ligament Stratified by Spinal Levels: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the outcomes of anterior and posterior surgical approaches for treating cervical ossification of the posterior longitudinal ligament across multiple spinal levels, including 1-2 spinal levels, ≥ 3 levels, or studies that operated on both spinal levels, called mixed spinal levels. METHODS: A search strategy using pertinent keywords was employed in the MEDLINE, Embase, Scopus, and Web of Science databases. Data on Modified Japanese Orthopaedic Association (mJOA) scores, radiographic outcomes, and complications were extracted. A random-effects meta-analysis, subgroup meta-analysis, and sensitivity analysis were performed. RESULTS: Among 13 included studies, the anterior approach was statistically associated with improved C2-C7 Cobb angle, mJOA scores between 6 and 12 months, and mJOA recovery rates at more than 12 months (mean difference: 5.87°, 0.49°, and 18.81°, respectively). Conversely, the laminoplasty (LAMP) approach was more effective at maintaining the range of motion in patients with ≥ 3 spinal levels operated on (mean difference: -1.78°). The odds ratio (OR) of C5 palsy revealed lower odds in anterior approaches following surgery at ≥ 3 spinal levels (OR: 0.24, 95% confidence interval: 0.15 to 0.37). The odds of dysphagia following surgery at mixed spinal levels were higher in anterior approaches (OR: 3.68, 95% confidence interval: 1.24 to 10.94). CONCLUSIONS: LAMP significantly preserved cervical range of motion. LAMP and laminectomy with fusion reduced dysphagia but increased C5 palsy. The anterior approach improved alignment and function, but the mJOA score and recovery rate were not clinically meaningful. Patient-specific characteristics should be taken into account when selecting the surgical approach.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».