Динамика болевого синдрома у пациентов с остеопоротическими вертебральными переломами: анализ результатов 27 операций баллонной кифопластики
Bibliographic record
Abstract
Вступление. При остеопорозе высок риск возникновения вертебральных переломов, значительно ухудшающих качество жизни пациентов. В первую очередь это обусловлено стойким болевым синдромом. Цель: Изучить динамику болевого синдрома и социальной адаптированности пациентов, оперированных по поводу компрессионных переломов позвоночника на фоне остеопороза с применением чрескожной баллонной кифопластики. Материалы и методы. Проанализированы результаты лечения 27 больных с неосложнёнными переломами грудопоясничного отдела позвоночника на фоне остеопороза. В 31 % случаев имела место двухуровневая компрессия, в 69 % – одноуровневая. Унипедикулярный доступ выполнен у 8 пациентов, а бипедикулярный – у 19 пациентов. Для оценки результатов операции использовались опросники McGill и Oswestry. Результаты. Клинически значимых осложнений не было. Все пациенты показали уменьшение интенсивности болевого синдрома и большую социальную адаптированность. Наиболее ярко эта динамика прослеживалась в первые сутки после операции. Выводы. Применение баллонной кифопластики позволяет снизить болевой синдром и улучшить социальную адаптацию пациентов.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.034 | 0.012 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".