风险预测得分和带形态分类用于位外科手术中神经监测警报的位预测得分
Shanmuganathan Rajasekaran1, Karthik Ramachandran1, Puspha Bhari Thippeswamy2
1Department of Spine Surgery, Ganga Hospital, 313, Mettupalayam Road, Coimbatore 641043, India.
概括
一个新的风险评分预测了在形手术期间的手术内神经监测 (IONM) 警报. 在手术前确定的高风险患者 (得分≥6) 可以改善手术规划和患者咨询,以获得更好的结果.
科学领域:
- 脊柱外科手术 脊柱外科手术
- 神经监测是指神经系统的监测.
- 放射学 放射学是一门学科.
背景情况:
- 术后神经监测 (IONM) 预警在阴影修复手术期间可能导致术后神经缺陷.
- 目前,对于形手术患者的这些事件,没有确立的风险预测得分.
研究的目的:
- 开发和验证一种基于MRI的新型手术前带形态分类 (CMC) 和风险预测得分.
- 该得分旨在预测在接受形形纠正的患者中IONM警报.
主要方法:
- 追溯分析114名患者进行后脊髓融合,以治疗形性形.
- 开发基于MRI的5种类型的带形态分类 (CMC) 并使用多变量逻辑回归识别7种风险因素.
- 在30名患者的单独队列中验证开发的风险预测得分.
主要成果:
- IONM警报发生在28.9%的患者中,在高级带形态类型 (类型5: 66%,类型4: 50%) 中的比率更高.
- 开发了一个风险评分,包括手术前的神经状况,mJOA评分,骨髓病征兆,曲线顶部,科布角度,S-DAR和CMC.
- 风险得分 (切线≥6) 显示高灵敏度 (84.9%) 和特异性 (77.8%),预测IONM警报的AUC为0.92.
结论:
- 经过验证的风险预测得分有效地识别了在形手术期间患有IONM警报的高风险患者.
- 在手术前识别高风险患者 (得分≥6) 便于为患者提供明智的咨询和基于证据的治疗策略.
