Skip to main content
Erschienen in: European Spine Journal 2/2020

22.10.2019 | Original Article

External validation of a prediction model for pain and functional outcome after elective lumbar spinal fusion

verfasst von: Ayesha Quddusi, Hubert A. J. Eversdijk, Anita M. Klukowska, Marlies P. de Wispelaere, Julius M. Kernbach, Marc L. Schröder, Victor E. Staartjes

Erschienen in: European Spine Journal | Ausgabe 2/2020

Einloggen, um Zugang zu erhalten

Abstract

Objective

Patient-reported outcome measures following elective lumbar fusion surgery demonstrate major heterogeneity. Individualized prediction tools can provide valuable insights for shared decision-making. We externally validated the spine surgical care and outcomes assessment programme/comparative effectiveness translational network (SCOAP-CERTAIN) model for prediction of 12-month minimum clinically important difference in Oswestry Disability Index (ODI) and in numeric rating scales for back (NRS-BP) and leg pain (NRS-LP) after elective lumbar fusion.

Methods

Data from a prospective registry were obtained. We calculated the area under the curve (AUC), calibration slope and intercept, and Hosmer–Lemeshow values to estimate discrimination and calibration of the models.

Results

We included 100 patients, with average age of 50.4 ± 11.4 years. For 12-month ODI, AUC was 0.71 while the calibration intercept and slope were 1.08 and 0.95, respectively. For NRS-BP, AUC was 0.72, with a calibration intercept of 1.02, and slope of 0.74. For NRS-LP, AUC was 0.83, with a calibration intercept of 1.08, and slope of 0.95. Sensitivity ranged from 0.64 to 1.00, while specificity ranged from 0.38 to 0.65. A lack of fit was found for all three models based on Hosmer–Lemeshow testing.

Conclusions

The SCOAP-CERTAIN tool can accurately predict which patients will achieve favourable outcomes. However, the predicted probabilities—which are the most valuable in clinical practice—reported by the tool do not correspond well to the true probability of a favourable outcome. We suggest that any prediction tool should first be externally validated before it is applied in routine clinical practice.

Graphic abstract

These slides can be retrieved under Electronic Supplementary Material.
Anhänge
Nur mit Berechtigung zugänglich
Literatur
19.
Zurück zum Zitat Collins GS, Reitsma JB, Altman DG, Moons KGM (2015) Transparent reporting of a multivariable prediction model for individual prognosis or diagnosis (TRIPOD): the TRIPOD statement. BMJ 350:g7594CrossRefPubMed Collins GS, Reitsma JB, Altman DG, Moons KGM (2015) Transparent reporting of a multivariable prediction model for individual prognosis or diagnosis (TRIPOD): the TRIPOD statement. BMJ 350:g7594CrossRefPubMed
23.
Zurück zum Zitat Hosmer DW, Lemeshow S, Sturdivant RX (2013) Assessing the fit of the model. In: Hosmer DW Jr, Lemeshow S, Sturdivant RX (eds) Applied logistic regression. Wiley, Hoboken, pp 153–225CrossRef Hosmer DW, Lemeshow S, Sturdivant RX (2013) Assessing the fit of the model. In: Hosmer DW Jr, Lemeshow S, Sturdivant RX (eds) Applied logistic regression. Wiley, Hoboken, pp 153–225CrossRef
26.
Zurück zum Zitat Core Team R (2018) R: a language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna Core Team R (2018) R: a language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna
35.
Zurück zum Zitat Niculescu-Mizil A, Caruana R (2005) Predicting Good Probabilities with Supervised Learning. In: Proceedings of the 22nd international conference on machine learning. ACM, New York, pp 625–632 Niculescu-Mizil A, Caruana R (2005) Predicting Good Probabilities with Supervised Learning. In: Proceedings of the 22nd international conference on machine learning. ACM, New York, pp 625–632
Metadaten
Titel
External validation of a prediction model for pain and functional outcome after elective lumbar spinal fusion
verfasst von
Ayesha Quddusi
Hubert A. J. Eversdijk
Anita M. Klukowska
Marlies P. de Wispelaere
Julius M. Kernbach
Marc L. Schröder
Victor E. Staartjes
Publikationsdatum
22.10.2019
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
European Spine Journal / Ausgabe 2/2020
Print ISSN: 0940-6719
Elektronische ISSN: 1432-0932
DOI
https://doi.org/10.1007/s00586-019-06189-6

Weitere Artikel der Ausgabe 2/2020

European Spine Journal 2/2020 Zur Ausgabe

Arthropedia

Grundlagenwissen der Arthroskopie und Gelenkchirurgie. Erweitert durch Fallbeispiele, Videos und Abbildungen. 
» Jetzt entdecken

Häusliche Gewalt in der orthopädischen Notaufnahme oft nicht erkannt

28.05.2024 Traumatologische Notfälle Nachrichten

In der Notaufnahme wird die Chance, Opfer von häuslicher Gewalt zu identifizieren, von Orthopäden und Orthopädinnen offenbar zu wenig genutzt. Darauf deuten die Ergebnisse einer Fragebogenstudie an der Sahlgrenska-Universität in Schweden hin.

Fehlerkultur in der Medizin – Offenheit zählt!

Darüber reden und aus Fehlern lernen, sollte das Motto in der Medizin lauten. Und zwar nicht nur im Sinne der Patientensicherheit. Eine negative Fehlerkultur kann auch die Behandelnden ernsthaft krank machen, warnt Prof. Dr. Reinhard Strametz. Ein Plädoyer und ein Leitfaden für den offenen Umgang mit kritischen Ereignissen in Medizin und Pflege.

Mehr Frauen im OP – weniger postoperative Komplikationen

21.05.2024 Allgemeine Chirurgie Nachrichten

Ein Frauenanteil von mindestens einem Drittel im ärztlichen Op.-Team war in einer großen retrospektiven Studie aus Kanada mit einer signifikanten Reduktion der postoperativen Morbidität assoziiert.

„Übersichtlicher Wegweiser“: Lauterbachs umstrittener Klinik-Atlas ist online

17.05.2024 Klinik aktuell Nachrichten

Sie sei „ethisch geboten“, meint Gesundheitsminister Karl Lauterbach: mehr Transparenz über die Qualität von Klinikbehandlungen. Um sie abzubilden, lässt er gegen den Widerstand vieler Länder einen virtuellen Klinik-Atlas freischalten.

Update Orthopädie und Unfallchirurgie

Bestellen Sie unseren Fach-Newsletter und bleiben Sie gut informiert.