Subject‐Specific Musculoskeletal Modeling: The Future of Predicting and Preventing Proximal Junctional Failure in Adult Spinal Deformity
Notice bibliographique
Résumé
Background: Adult spinal deformity (ASD) is an increasingly prevalent disorder in the aging population. Surgical intervention is a common and generally effective treatment for severe cases. However, it is associated with relatively high rates of complications, one of the most common, and devastating of which is proximal junctional failure (PJF). PJF is characterized by symptomatic mechanical failure at the junction of the spinal fusion construct and the adjacent proximal mobile spinal segments, leading to a kyphotic deformity. Current Limitations: The etiology of PJF remains a topic of ongoing investigation, with uncertainty surrounding the specific factors that predispose individual patients to this complication. Current predictive models primarily rely on radiographic parameters on standing X-rays to assess PJF risk, but their clinical utility remains limited. We contend that these models universally fail to adequately account for the role of paraspinal muscle function and dysfunction, iatrogenic surgical muscle injury, bone quality, integrity of the discoligamentous elements, and spinal kinetics. Proposed Approach: Musculoskeletal modeling offers a powerful tool to enhance our understanding of human body kinetics and kinematics, including the complex biomechanical interactions in the spine. By integrating the biomechanical characteristics of bone and soft tissue into surgical treatment planning, we contend that subject-specific musculoskeletal modeling will improve PJF predictability, enable the explanation and interpretation of PJF, and ultimately optimize outcomes for patients undergoing surgery for ASD. Conclusion: Subject-specific musculoskeletal modeling represents a critical opportunity to address the limitations of existing predictive systems and advance the field of ASD management.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».