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Enregistrement W2035526136 · doi:10.1097/phm.0b013e31822415b6

Assessing Weakness in Patients with Ulnar Neuropathy

2011· article· en· W2035526136 sur OpenAlexafffund
Matti D. Allen, Timothy J. Doherty

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physical Medicine & Rehabilitation · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Nerve Disorders
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésUlnar neuropathyMedicineElbowUlnar nerveWeaknessDorsumEntrapment NeuropathySurgeryAnatomyCarpal tunnel syndrome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of this study was to compare the use of a custom intrinsic hand dynamometer (HD) with that of a standard pinch dynamometer (PD) in assessing strength in patients with ulnar neuropathy at the elbow. DESIGN: Nine patients (age, 53 ± 3 yrs) with clinical and electrophysiological features of ulnar neuropathy at the elbow with conduction block (CB) were studied. All underwent bilateral ulnar motor nerve conduction studies recording from the first dorsal interosseous and a quantitative measurement of strength of the first dorsal interosseous using a custom-made HD and a standard PD. RESULTS: The maximal strength of the ulnar neuropathy at the elbow-affected side (16.2 ± 8.0 N) was found to be significantly lower than that of the unaffected side (27.9 ± 11.2 N), as measured by HD. Strength differences were not significant between the affected (62.7 ± 26.4 N) and unaffected sides (48.0 ± 20.5 N) using PD. HD force decrement (in comparison with the unaffected limb) correlated strongly with CB percentage (r = 0.74). No relationship was found between PD and CB (r = 0.05). CONCLUSIONS: HD was better able to measure the weakness of affected muscles than did PD, and its results correlated well with the extent of electrophysiological CB. Therefore, a custom HD would provide a better indication of disease severity, progression, or improvement in strength in studies of ulnar neuropathy at the elbow with CB.

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)0,001
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 enseignants0,385
Score d'incertitude au seuil0,422

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations8
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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