RESUMO

Objetivo:
Revisar a literatura atual sobre a aplicabilidade do Spinal Instability Neoplastic Score (SINS) na avaliação da instabilidade vertebral causada por metástases, destacando suas vantagens, limitações e perspectivas com novas tecnologias.

Métodos:
Realizou-se uma revisão narrativa estruturada com busca na base PubMed (2015-2025), utilizando descritores e critérios de inclusão predefinidos. Após triagem, selecionaram-se 27 estudos relevantes sobre validade, confiabilidade, impacto clínico do SINS e integração com inteligência artificial (IA).

Resultados:
Os estudos revisados foram majoritariamente observacionais retrospectivos (56%), seguidos por revisões sistemáticas (26%) e narrativas (19%). Identificaram-se três tendências principais: predição de fraturas vertebrais e sobrevida associadas ao SINS; estratégias terapêuticas na faixa intermediária (SINS 7-12); e avaliação da confiabilidade inter e intraobservador. Observou-se que a categoria intermediária é clinicamente ambígua, exigindo julgamento especializado. Embora o SINS apresente boa confiabilidade global, alguns componentes, como a qualidade óssea, exibem baixa concordância interobservador. A integração com IA, especialmente através de grandes modelos de linguagem, demonstrou potencial para aumentar a precisão e reduzir subjetividades nas avaliações.

Conclusões:
O SINS consolidou-se como ferramenta útil e confiável na avaliação da instabilidade vertebral metastática, com importante impacto na comunicação multidisciplinar e na tomada de decisão terapêutica. Entretanto, apresenta limitações relacionadas à subjetividade e natureza estática da classificação. A incorporação de IA pode aprimorar significativamente sua precisão diagnóstica, oferecendo análises mais dinâmicas e individualizadas. Recomenda-se maior exploração de modelos preditivos integrativos baseados em dados clínicos, radiômicos e biológicos para otimizar a tomada de decisão clínica. .

ABSTRACT

Objective:
To review the current literature on the applicability of the Spinal Instability Neoplastic Score (SINS) in evaluating vertebral instability caused by metastases, highlighting its advantages, limitations, and perspectives with emerging technologies.

Methods:
A structured narrative review was conducted using PubMed (2015–2025) with predefined search terms and inclusion criteria. After screening, 27 relevant studies addressing SINS validity, reliability, clinical impact, and integration with artificial intelligence (AI) were included.

Results:
Most reviewed studies were retrospective observational (56%), followed by systematic reviews (26%) and narrative reviews (19%). Three main trends were identified: prediction of vertebral fractures and survival associated with SINS; therapeutic decision-making for intermediate scores (SINS 7–12); and assessment of inter- and intraobserver reliability. The intermediate category remained clinically ambiguous, often requiring specialist judgment. While SINS demonstrated overall good reliability, some components, such as bone quality, showed lower interobserver agreement. AI integration, particularly with large language models, demonstrated potential to improve accuracy and reduce subjectivity in scoring.

Conclusions:
SINS has been established as a useful and reliable tool for evaluating metastatic spinal instability, significantly improving multidisciplinary communication and therapeutic decision-making. However, limitations remain related to subjectivity and its static nature. The incorporation of AI may significantly enhance diagnostic precision, enabling more dynamic and individualized analyses. Further research into integrative predictive models based on clinical, radiomic, and biological data is recommended to optimize clinical decision-making. .

Resumen

Objetivo:
Revisar la literatura actual sobre la aplicabilidad del Spinal Instability Neoplastic Score (SINS) en la evaluación de la inestabilidad vertebral causada por metástasis, destacando sus ventajas, limitaciones y perspectivas con nuevas tecnologías.

Métodos:
Se realizó una revisión narrativa estructurada utilizando PubMed (2015–2025) con términos de búsqueda y criterios de inclusión predefinidos. Tras la selección, se incluyeron 27 estudios relevantes que evaluaban la validez, la confiabilidad, el impacto clínico del SINS y su integración con la inteligencia artificial (IA).

Resultados:
La mayoría de los estudios fueron observacionales retrospectivos (56%), seguidos de revisiones sistemáticas (26%) y revisiones narrativas (19%). Se identificaron tres tendencias principales: la predicción de fracturas vertebrales y la supervivencia asociadas al SINS; las estrategias terapéuticas en la categoría intermedia (SINS 7–12); y la evaluación de la confiabilidad inter e intraobservador. La categoría intermedia mostró ambigüedad clínica, requiriendo frecuentemente juicio especializado. Aunque el SINS mostró buena confiabilidad global, algunos componentes, como la calidad ósea, tuvieron menor concordancia interobservador. La integración con IA, en particular con modelos de lenguaje de gran escala, demostró potencial para mejorar la precisión y reducir la subjetividad.

Conclusiones:
El SINS se ha consolidado como una herramienta útil y confiable para evaluar la inestabilidad vertebral metastásica, mejorando la comunicación multidisciplinaria y la toma de decisiones terapéuticas. Sin embargo, persisten limitaciones relacionadas con la subjetividad y su naturaleza estática. La incorporación de la IA puede mejorar significativamente la precisión diagnóstica, permitiendo análisis más dinámicos e individualizados. Se recomienda explorar modelos predictivos integradores basados en datos clínicos, radiómicos y biológicos para optimizar la toma de decisiones clínicas. .