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Enregistrement W1985570596 · doi:10.1097/cnd.0b013e3181e943ed

Effect of Demyelinating Ulnar Nerve Injury on Strength and Fatigue

2011· article· en· W1985570596 sur OpenAlexaff
Matti D. Allen, Timothy J. Doherty

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Neuromuscular Disease · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Nerve Disorders
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWeaknessUlnar neuropathyUlnar nerveElbowDorsumPhysical medicine and rehabilitationHand musclesMuscle fatigueMuscle weaknessMotor nerveElectromyographyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Conduction block (CB) from focal neuropathy is often associated with weakness and fatigue in affected muscles. Ulnar neuropathy at the elbow (UNE) provides an excellent model to examine the relationships between electrophysiologically defined CB and quantitative measurement of weakness and fatigue. METHODS: Eight healthy control subjects (47 ± 14 years) and nine patients (53 ± 3 years) with clinical and electrophysiological features of UNE with CB were studied. All underwent bilateral, ulnar motor nerve conduction studies recording from the first dorsal interosseous muscle as well as quantitative measurement of strength and fatigue of the first dorsal interosseous with a custom dynamometer. RESULTS: Strength and fatigue were similar in the dominant and nondominant hands of control subjects and unaffected limb in patients. Varying degrees of conduction block (14-62%, mean 36%) and conduction slowing (31 m/s ± 7) were observed in those with UNE. CB was associated with significant reductions in strength (42%) and fatigue (23%) on a timed fatigue task. The reductions in strength (r = 0.74) and fatigue (r = 0.60) were strongly correlated with the degree of CB. CONCLUSIONS: CB in UNE defined by electrophysiological criteria was strongly correlated with weakness and fatigue in the first dorsal interosseous. Fatigue may be simply related to the reduction in strength, but activity or frequency dependent CB may also contribute.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil0,937

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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