Management of Digital Tendon Avulsion at the Musculotendinous Junction of the Forearm: A Systematic Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tendon avulsion at the musculotendinous junction caused by digit avulsion amputation or closed injury is a challenging problem, for which the literature lacks definitive recommendations regarding treatment. We have provided a systematic review and developed an algorithm to delineate optimal management of this injury. METHODS: Two independent reviewers undertook a systematic review of the literature to identify articles discussing management of forearm tendons avulsed at their musculotendinous junction. Patient demographics, injury mechanism, injury pattern, type of repair, and outcome were investigated. These data were analyzed to reveal tendencies in management, which were then organized into an algorithm. RESULTS: Twenty articles fit our criteria for a total of 91 tendons. Cases were mostly males involved in work accidents. Treatment options were tendon resection, reattachment to muscle, tendon transfer, and side-to-side repair. When the digit was replanted, tendons avulsed through avulsion amputations were preferentially treated by reattachment in the case of the thumb, transfers for the index and long fingers, and resection for the ring and small fingers. Reattachment was favored for metacarpophalangeal level amputations, while transfer was selected for proximal phalanx levels. For closed avulsion injuries, flexors were preferentially treated with reattachment or transfer, while extensors underwent transfer or side-to-side repair. CONCLUSIONS: In the management of tendon avulsions at the musculotendinous junction, specific procedures are favored depending on the mechanism of injury, the type of tendon and digit involved, and the level of bone amputation. An algorithm is presented to facilitate optimal treatment based on these injury characteristics.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle