Radiographic Predictors of Functional Outcome in Degenerative Lumbar Spondylolisthesis Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To confirm the importance of sagittal spinal alignment on functional outcome with degenerative lumbar spondylolisthesis (DLS) surgery and to identify the radiographic parameters that predict functional outcomes after DLS surgery.\nMethods: Retrospective analysis of the prospectively collected functional and radiographic outcomes of the Canadian Spine Outcomes and Research Network DLS database. All patients underwent either decompression, posterolateral fusion or interbody fusion surgery with a minimum of one-year postoperative follow-up.\nResults: Most patients improve or remain unchanged in their sagittal spinal alignment regardless of surgery type with fusion procedures not experiencing statistically significantly improved alignment changes to decompression alone. By multiple linear regression adjusted for baseline patient age, body mass index, gender and preoperative presence of depression, worsening of a patient’s pelvic incidence-lumbar lordosis (LL) mismatch with any technique of DLS surgery was associated with a higher one-year postoperative ODI score R2 0.179 (95% CI 0.080, 0.415, p=0.004), back pain R2 0.152 (95% CI 0.021, 0.070, p 2 0.059 (95% CI 0.008, 0.066, p=0.014) score. Likewise, reduction of LL was associated with a higher ODI score R2 0.168 (-0.387, -0.024, p=0.027) and back pain R2 0.135 (95% CI -0.064, -0.010, p=0.007).\nConclusions: This is the first work to examine DLS patients outside of extrapolated sagittal balance parameters from the adult scoliosis literature. Importantly, we show that any worsening in sagittal spinal alignment parameters with DLS surgery regardless of surgery type leads to poorer functional outcomes even among patients who remain within conventionally held appropriate sagittal balance.
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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 | 0,005 |
| 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) | 0,002 | 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 ».