Development of Machine Learning Model for Predicting Prolonged Operation Time in Lumbar Stenosis undergoing Posterior Lumbar Interbody Fusion: A Multi-center study

医学 腰椎 腰椎管狭窄症 狭窄 外科 融合 放射科 语言学 哲学
作者
Runmin Li,Li Wang,Xinghao Wang,Marcin Grzegorzek,An‐Tian Chen,Xubin Quan,Zhaohui Hu,Xiaozhu Liu,Jing Wang,Tianyu Xiang,Yingang Zhang,Anfa Chen,Hao Chen,Xuewen Hou,Qizhong Xu,Weiheng He,Yang Yang,Xin Zhou,Qiang Zhang,Huang Wei Ling,Haopeng Luan,Xinghua Song,Xiaolin Yu,Xiangdong Xi,Kai Wang,Shi‐Nan Wu,Wencai Liu,Yusi Zhang,Jialiang Zheng,Chengliang Yin,Qiang Liu,Haizhen Ding,Chan Xu,Hongmou Zhao,Liang Yan,Wenle Li
出处
期刊:The Spine Journal [Elsevier]
标识
DOI:10.1016/j.spinee.2024.10.001
摘要

Longer posterior lumbar interbody fusion (PLIF) surgeries for individuals with lumbar spinal stenosis are linked to more complications and negatively affect recovery after the operation. Therefore, there is a critical need for a method to accurately predict patients who are at risk for prolonged operation times.
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