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Record W2473834915 · doi:10.1055/s-0041-108266

Die AOSpine-Klassifikation thorakolumbaler Wirbelsäulenverletzungen

2016· article· de· W2473834915 on OpenAlexaff
Frank Kandziora, P. Schleicher, Klaus John Schnake, Maximilian Reinhold, Bizhan Aarabi, C. Bellabarba, J. Crosby Chapman, Marcel F. Dvorak, Michael G. Fehlings, Rose Mary Grossman, Christopher K. Kepler, Çağrı Öner, R. Shanmuganathan, Luiz Roberto Vialle, Alexander Vaccaro

Bibliographic record

VenueZeitschrift für Orthopädie und Unfallchirurgie · 2016
Typearticle
Languagede
FieldMedicine
TopicSpinal Fractures and Fixation Techniques
Canadian institutionsToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Fundersnot available
KeywordsMedicineGynecology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Die optimale Behandlung von Verletzungen des thorakolumbalen Übergangs basiert auf einem guten Verständnis der Wirbelsäulenverletzung unter Berücksichtigung der Frakturmorphologie, der ligamentären Integrität und der neurologischen Ausfallsymptomatik. Ein Klassifikationssystem hilft dabei, diese Analyse zu strukturieren und sollte einen Leitfaden für die Behandlung offerieren. Die gebräuchlichen Klassifikationssysteme, wie z. B. die Magerl-Klassifikation oder die TLICS-Klassifikation sind entweder sehr komplex, berücksichtigen nicht den neurologischen Status oder vereinfachen die Frakturmorphologie als Indikator der Instabilität zu sehr. Die „AOSpine Classification Group“ hat daher eine neue Klassifikation entwickelt, die sowohl auf der Magerl- als auch auf der TLICS-Klassifikation basiert, und die Schwächen dieser beiden Klassifikationen überwinden soll. Dabei bietet sie auch eine Quantifizierung des Verletzungsschweregrads und lässt damit eine Vergleichbarkeit von Wirbelsäulenverletzungen zu. Wie in der bisherigen AO-Klassifikation unterscheidet sie dabei 3 Grundtypen der Verletzung: Typ-A-Verletzungen sind knöcherne Kompressionsverletzungen der Wirbelsäule. Typ-B-Verletzungen zeigen Zerreißungen entweder der hinteren oder der vorderen Zuggurtung und Typ-C-Verletzungen sind translatorisch instabile Verletzungen. Nur Typ-A- und Typ-B-Verletzungen werden in weitere Untergruppen unterteilt. Eine begleitende neurologische Läsion wird vom transienten neurologischen Defizit bis zur kompletten Querschnittslähmung in 5 Schweregrade unterteilt. Weitere Modifikatoren berücksichtigen Erkrankungen, welche die Therapie maßgeblich beeinflussen, z. B. eine signifikante Osteoporose oder eine ankylosierende Wirbelsäulenerkrankung. Bisherige Untersuchungen zur Intra- und Interbegutachterkonsistenz haben vielversprechende Ergebnisse gezeigt, sodass die Einführung der AOSpine-Klassifikation für thorakolumbale Verletzungen in einer deutschen Übersetzung gerechtfertigt sinnvoll ist.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.016
Threshold uncertainty score0.054

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.013
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.001
Meta-epidemiology (broad)0.0030.003
Bibliometrics0.0060.004
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0160.007

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.321
Teacher spread0.302 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreMethods

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations10
Published2016
Admission routes1
Has abstractyes

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