Nerve Transfer or Musculotendinous Transfer for Elbow Flexion: What Is the Evidence? A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Both nerve transfers and tendon transfers can restore elbow flexion after upper extremity nerve injury. Our objective was to determine whether there is any difference in outcomes in patients undergoing a nerve transfer versus tendon transfer to restore elbow flexion between 6 and 12 months following injury. Two independent reviewers reviewed electronic databases to identify studies that reported patients undergoing a nerve or tendon transfer within 6−12 months after injury and evaluated any of the following outcomes: range of motion, strength, quality of life, cost, or complications. Methodological quality of the studies was assessed using the MINORS scale. Seven of 417 retrieved articles met the inclusion criteria and were included in the final analysis. The interrater agreement was high (κ = 0.88). The mean range of motion was 21.7 degrees for 3 nerve transfer patients compared with 122.5 degrees for 2 tendon transfer patients. Of 5 nerve transfer patients, mean postoperative strength was 2.4 kg compared with 3.5 kg for 2 tendon transfer patients. There is consistent low-quality evidence to support the effectiveness of tendon transfer with respect to range of motion and strength in patients with elbow injury. A meta-analysis was not feasible because of the heterogeneity in the study designs and outcomes. There is a strong need for future longitudinal randomized trials to make definitive conclusions regarding the effectiveness of tendon transfers over nerve transfers.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».