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Enregistrement W2025989632 · doi:10.1055/s-2001-12996

Contemporary Management of Peripheral Nerve Trauma

2001· article· en· W2025989632 sur OpenAlexaff
John K. Ratliff, Line Jacques, David G. Kline

Notice bibliographique

RevueSeminars in Neurosurgery · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNerve injury and regeneration
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePeripheral nervePeripheral nerve injuryNerve injuryMagnetic resonance imagingNeuroscienceSurgeryRadiologyAnatomyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peripheral nerve injury remains a significant cause of disability. Injuries often occur in young, otherwise healthy individuals. Currently, civilians compose the majority of evaluated cases, but significant injuries continue to occur during wartime. Some lesions recover spontaneously and others are helped by surgical repair; still others have persistent neurologic deficits even with optimal management. The evolution of imaging, predominantly the widespread availability of magnetic resonance imaging (MRI) and development of surface coils specific for nerve, may improve preoperative assessment of nerve damage. Intraoperative electrophysiologic assessment of nerve lesions is another advance that continues to evolve. Advances in neurotrophin physiology and better understanding of nerve regeneration have yet to yield significant improvements in repair but offer promise for the future. We review the contemporary management of peripheral nerve injury, focusing on treatment paradigms developed at the Louisiana State University Health Science Center, but also highlighting promising areas of research. The foundations for management of traumatic nerve injury remain constant. These include a thorough history and physical examination, appropriate radiographic assessment, electrophysiology assessment, and operative exploration when indicated. KEYWORD Peripheral nerve - nerve injury - nerve action potential

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,565

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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