Hospital Médica Sur

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Alta Especialidad en Columna Vertebral

Dedicado de tiempo completo a atender los problemas de la Columna Vertebral en Adultos y Niños, es decir Diagnóstico, Prevención y Tratamiento de las Enfermedades de la Columna Vertebral en Adultos y Niños. Ejerciendo este quehacer desde hace 25 años.

¿Puede cambiar la incidencia pélvica después de la corrección de la deformidad espinal en la pelvis con tornillos S2-alar-ilíacos?

¿Puede cambiar la incidencia pélvica después de la corrección de la deformidad espinal en la pelvis con tornillos S2-alar-ilíacos?

Se supone que la incidencia pélvica (IP) es fija, sin embargo, los estudios han informado cambios en el IP después de fusiones prolongadas en la pelvis. En una cohorte de pacientes con Deformidad Espinal Adulta (ASD) que se sometieron a cirugía con tornillos S2-alar-ilíaco (S2AI), buscamos: (1) informar la magnitud de los cambios de PI y (2) evaluar los cambios posteriores de los parámetros pélvicos.

Se produjeron cambios de PI de ≥ 6,0 ° en el 36,8% de los pacientes, y los pacientes con PI alto (H-PI) experimentaron con mayor frecuencia cambios de PI. A pesar de las alteraciones del IP, los parámetros pélvicos mejoraron significativamente en el postoperatorio. Estos resultados pueden explicarse por la laxitud de la articulación sacroilíaca, la colocación de tornillos S2AI o técnicas agresivas de voladizo sagital.

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33179128/

https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs00586-020-06658-3

https://www.europeanspinejournal.org/article/101007s00586-020-06658-3

Wei C, Zuckerman SL, Cerpa M, Ma H, Yang M, Yuan S, Lenke LG. Can pelvic incidence change after spinal deformity correction to the pelvis with S2-alar-iliac screws? Eur Spine J. 2021 Sep;30(9):2486-2494. doi: 10.1007/s00586-020-06658-3. Epub 2020 Nov 11. PMID: 33179128.

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¿Puede cambiar la incidencia pélvica después de la corrección de la deformidad espinal en la pelvis con tornillos S2-alar-ilíacos?

Deformidad espinal adulta, incidencia pélvica, parámetros pélvicos, tornillos S2-alar-ilíacos, laxitud de la articulación sacroilíaca,

Cifoplastia con balón vertebral versus colocación de stent de cuerpo vertebral en fracturas vertebrales por compresión no osteoporóticas en la unión toracolumbar: un estudio radiológico comparativo y análisis de elementos finitos (estudio BONEXP)

¿Cifoplastia con balón vertebral o colocación de stent del cuerpo vertebral en fracturas vertebrales por compresión no osteoporóticas en la unión toracolumbar?Vertebral balloon kyphoplasty versus vertebral body stenting in non-osteoporotic vertebral compression fractures at the thoracolumbar junction: a comparative radiological study and finite element analysis (BONEXP study) | European Spine Journal Cifoplastia con balón vertebral … Leer más

Paciente parapléjico progresivo con talasemia por hematopoyesis extramedular y fractura vertebral. Informe de un caso

Paciente parapléjico progresivo con talasemia por hematopoyesis extramedular y fractura vertebralInforme de un caso Presentamos un caso de paraplejía progresiva por hematopoyesis extramedular y fractura vertebral patológica en un paciente con talasemia. Las diversas técnicas quirúrgicas, incluidos tornillos pediculares más grandes, fijación bicortical y dirección convergente para mejorar la fuerza de extracción, se habían utilizado … Leer más

Variación en el tratamiento global de las fracturas facetarias unilaterales aisladas de la columna cervical subaxial

Variación en el tratamiento global de las fracturas facetarias unilaterales aisladas de la columna cervical subaxial Determinar la variación en las prácticas de tratamiento global para las fracturas facetarias unilaterales subaxiales de la columna cervical según la experiencia del cirujano, el entorno de la práctica y la subespecialidad quirúrgica. Existe un acuerdo considerable entre las … Leer más

Dr. José Domingo Pérez y Pérez. Dedicado de tiempo completo a atender los problemas de la Columna Vertebral en Adultos y Niños, es decir Diagnóstico, Prevención y Tratamiento de las Enfermedades de la Columna Vertebral en Adultos y Niños. Ejerciendo este quehacer desde hace 25 años.Hospital Médica Sur. Puente de piedra 150 torre 2 consultorio 101. Col. Toriello Guerra. Alcaldia Tlalpan, C.P. 14050. Ciudad de México, México. Puente de Piedra 150, Toriello Guerra, Tlalpan, 14050 Ciudad de México, (55) 56 66 64 23 y (55) 54 24 72 00 EXT. 4231

Comparación de la corrección de la escoliosis lumbar degenerativa y el riesgo de falla mecánica utilizando instrumentación posterior de 2 barras versus instrumentación de 4 barras y fusión intersomática

La instrumentación de cuatro varillas y la fusión intersomática pueden reducir las complicaciones mecánicas en la cirugía de escoliosis degenerativa en comparación con la instrumentación de 2 varillas. El propósito fue comparar resultados clínicos, alineación sagital y complicaciones mecánicas con ambas técnicas.

Comparación de la corrección de la escoliosis lumbar degenerativa y el riesgo de falla mecánica utilizando instrumentación posterior de 2 barras versus instrumentación de 4 barras y fusión intersomática

La instrumentación de cuatro varillas y la fusión intersomática pueden reducir las complicaciones mecánicas en la cirugía de escoliosis degenerativa en comparación con la instrumentación de 2 varillas. El propósito fue comparar resultados clínicos, alineación sagital y complicaciones mecánicas con ambas técnicas.

La fusión intersomática de varios niveles combinada con instrumentación de 4 varillas redujo el riesgo de seudoartrosis y cirugía de revisión en comparación con la fusión intersomática selecta y la instrumentación de 2 varillas. El papel de las barras adicionales en el reparto de carga aún debe determinarse cuando se utilizan múltiples jaulas. A pesar de la cirugía de revisión en el grupo 2R, los resultados clínicos finales fueron similares en ambos grupos.

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33993350/

https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs00586-021-06870-9

https://www.europeanspinejournal.org/article/101007s00586-021-06870-9?fbclid=IwAR2CRVmtFkKED1FznoLxm7yudT5qTQIJmO8zh4TuU_cJUbJKru6JBWyCdg4

Lamas V, Charles YP, Tuzin N, Steib JP. Comparison of degenerative lumbar scoliosis correction and risk for mechanical failure using posterior 2-rod instrumentation versus 4-rod instrumentation and interbody fusion. Eur Spine J. 2021 May 16. doi: 10.1007/s00586-021-06870-9. Epub ahead of print. PMID: 33993350.

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Columna pediátrica del adulto y geriátrica

Comparación de la corrección de la escoliosis lumbar degenerativa y el riesgo de falla mecánica utilizando instrumentación posterior de 2 barras versus instrumentación de 4 barras y fusión intersomática

escoliosis lumbar degenerativa, corrección, riesgo de falla mecánica, instrumentación posterior de 2 barras, instrumentación de 4 barras, fusión intersomática, seudoartrosis, cirugía de revisión, Deformidad espinal adulta, Alineación sagital,

Desarrollo de un modelo predictivo preoperatorio para complicaciones mayores tras la cirugía de deformidad de la columna vertebral

Development of a preoperative predictive model for major complications following adult spinal deformity surgery

Fuente
Este artículo es originalmente publicado en:

 

 

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28338449

http://thejns.org/doi/abs/10.3171/2016.10.SPINE16197?url_ver=Z39.88-2003&rfr_id=ori:rid:crossref.org&rfr_dat=cr_pub%3dpubmed

 

 

De:

 

 

Scheer JK1, Smith JS2, Schwab F3, Lafage V3, Shaffrey CI2, Bess S4, Daniels AH5, Hart RA6, Protopsaltis TS4, Mundis GM Jr7, Sciubba DM8, Ailon T2, Burton DC9, Klineberg E10, Ames CP11; International Spine Study Group.

 

J Neurosurg Spine. 2017 Mar 24:1-8. doi: 10.3171/2016.10.SPINE16197. [Epub ahead of print]

 

 

Todos los derechos reservados para:

 

© Copyright 1944-2017 American Association of Neurological Surgeons

 

 

Abstract

 

 

 

OBJECTIVE

The operative management of patients with adult spinal deformity (ASD) has a high complication rate and it remains unknown whether baseline patient characteristics and surgical variables can predict early complications (intraoperative and perioperative [within 6 weeks]). The development of an accurate preoperative predictive model can aid in patient counseling, shared decision making, and improved surgical planning. The purpose of this study was to develop a model based on baseline demographic, radiographic, and surgical factors that can predict if patients will sustain an intraoperative or perioperative major complication. METHODS This study was a retrospective analysis of a prospective, multicenter ASD database. The inclusion criteria were age ≥ 18 years and the presence of ASD. In total, 45 variables were used in the initial training of the model including demographic data, comorbidities, modifiable surgical variables, baseline health-related quality of life, and coronal and sagittal radiographic parameters. Patients were grouped as either having at least 1 major intraoperative or perioperative complication (COMP group) or not (NOCOMP group). An ensemble of decision trees was constructed utilizing the C5.0 algorithm with 5 different bootstrapped models. Internal validation was accomplished via a 70/30 data split for training and testing each model, respectively. Overall accuracy, the area under the receiver operating characteristic (AUROC) curve, and predictor importance were calculated. RESULTS Five hundred fifty-seven patients were included: 409 (73.4%) in the NOCOMP group, and 148 (26.6%) in the COMP group. The overall model accuracy was 87.6% correct with an AUROC curve of 0.89 indicating a very good model fit. Twenty variables were determined to be the top predictors (importance ≥ 0.90 as determined by the model) and included (in decreasing importance): age, leg pain, Oswestry Disability Index, number of decompression levels, number of interbody fusion levels, Physical Component Summary of the SF-36, Scoliosis Research Society (SRS)-Schwab coronal curve type, Charlson Comorbidity Index, SRS activity, T-1 pelvic angle, American Society of Anesthesiologists grade, presence of osteoporosis, pelvic tilt, sagittal vertical axis, primary versus revision surgery, SRS pain, SRS total, use of bone morphogenetic protein, use of iliac crest graft, and pelvic incidence-lumbar lordosis mismatch. CONCLUSIONS A successful model (87% accuracy, 0.89 AUROC curve) was built predicting major intraoperative or perioperative complications following ASD surgery. This model can provide the foundation toward improved education and point-of-care decision making for patients undergoing ASD surgery.

KEYWORDS:

ANN = artificial neural network; ASA = American Society of Anesthesiologists; ASD; ASD = adult spinal deformity; AUROC = area under the receiver operating characteristic; BMI = body mass index; BMP = bone morphogenetic protein; CCI = Charlson Comorbidity Index; HRQOL = health-related quality of life; MCS = Mental Component Summary of the SF-36; NRS = numeric rating scale; ODI = Oswestry Disability Index; PCS = Physical Component Summary of the SF-36; PI-LL = pelvic incidence–lumbar lordosis mismatch; PT = pelvic tilt; SRS = Scoliosis Research Society; SRS-22r = SRS-22r questionnaire; SVA = sagittal vertical axis; T1PA = T-1 pelvic angle; TK = thoracic kyphosis; adult spinal deformity; complications; decision tree; predictive modeling; sagittal malalignment; scoliosis

 

 

Resumen

 


OBJETIVO

 

El manejo quirúrgico de pacientes con deformidad espinal adulta tiene una alta tasa de complicaciones y no se sabe si las características basales del paciente y las variables quirúrgicas pueden predecir complicaciones precoces (intraoperatorias y perioperatorias). El desarrollo de un modelo predictivo preoperatorio preciso puede ayudar en el asesoramiento del paciente, la toma de decisiones compartida y la planificación quirúrgica mejorada. El propósito de este estudio fue desarrollar un modelo basado en factores basales demográficos, radiográficos y quirúrgicos que puedan predecir si los pacientes sufrirán una complicación mayor intraoperatoria o perioperatoria. 

 

MÉTODOS

Este estudio fue un análisis retrospectivo de una base de datos prospectiva, multicéntrica ASD. Los criterios de inclusión fueron edad ≥ 18 años y la presencia de TEA. En total, se utilizaron 45 variables en la formación inicial del modelo, incluyendo datos demográficos, comorbilidades, variables quirúrgicas modificables, calidad de vida basal de salud y parámetros radiológicos coronales y sagitales. Los pacientes se agruparon como teniendo al menos una complicación intraoperatoria o perioperatoria mayor (grupo COMP) o no (grupo NOCOMP). Se construyó un conjunto de árboles de decisión utilizando el algoritmo C5.0 con 5 modelos bootstrap diferentes. La validación interna se realizó mediante una división de datos de 70/30 para el entrenamiento y la prueba de cada modelo, respectivamente. Se calculó la precisión global, el área bajo la curva característica de operación del receptor (AUROC) y la importancia del predictor. 

 

Resultados

Se incluyeron 500 pacientes: 409 (73,4%) en el grupo NOCOMP y 148 (26,6%) en el grupo COMP. La exactitud total del modelo fue de 87,6% correcta con una curva AUROC de 0,89 indicando un muy buen ajuste del modelo. Se determinó que veinte variables eran los principales predictores (importancia ≥ 0,90 según lo determinado por el modelo) e incluyeron (en importancia decreciente): edad, dolor en las piernas, índice de discapacidad de Oswestry, número de niveles de descompresión, número de niveles de fusión intersomática De la SF-36, la Sociedad de Investigación de Escoliosis (SRS), el tipo de curva coronaria de Chwab, el índice de comorbilidad de Charlson, la actividad SRS, el ángulo pélvico T-1, el grado de la Sociedad Americana de Anestesiólogos, la presencia de osteoporosis, la inclinación pélvica, el eje vertical sagital, Cirugía de revisión, dolor SRS, SRS total, uso de proteína morfogenética ósea, uso de injerto de cresta ilíaca e incompatibilidad lordosis lumbar incidencia pélvica.

 

CONCLUSIONES

Un modelo exitoso (87% de precisión, 0,89 curva AUROC) fue construido predicción de grandes complicaciones intraoperatorias o perioperatorias después de la cirugía de ASD. Este modelo puede proporcionar la base para mejorar la educación y la toma de decisiones en el punto de atención para los pacientes sometidos a cirugía ASD.

 

 

PALABRAS CLAVE:


ANN = red neuronal artificial; ASA = Sociedad Americana de Anestesiólogos; ASD;ASD = deformidad espinal adulta; AUROC = área bajo la característica de operación del receptor; IMC = índice de masa corporal; BMP = proteína morfogenética ósea; ICC = Índice de Comorbilidad de Charlson; CVRS = calidad de vida relacionada con la salud; MCS = Componente Mental Resumen del SF-36; NRS = escala numérica de calificación; ODI = índice de discapacidad de Oswestry; PCS = Componente físico Resumen del SF-36; PI-LL = desajuste de lordosis incidencia pélvica lumbar; PT = inclinación pélvica; SRS = Sociedad de Investigación de Escoliosis; SRS-22r = cuestionario SRS-22r; SVA = eje vertical sagital; T1PA = T-1 ángulo pélvico; TK = cifosis torácica; Deformidad espinal en adultos; Complicaciones; árbol de decisión; Modelado predictivo; Mala alineación sagital; escoliosis

 

 

PMID:   28338449   DOI:   10.3171/2016.10.SPINE16197

 

 

 

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