Ultrasound Imaging Accurately Identifies the Lateral Femoral Cutaneous Nerve
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anesthesia of the lateral femoral cutaneous nerve (LFCN) is useful in surgery involving the anterolateral thigh. We investigated the accuracy of ultrasound compared with anatomical landmarks in identifying the LFCN in human cadavers and volunteers. METHODS: Twenty cadavers were examined. A needle was inserted targeting the LFCN with ultrasound guidance and green dye was injected. A second needle was inserted using anatomical landmarks. The LFCN was identified by dissection, and coloring of the LFCN and needle positions were evaluated. A volunteer study with 10 individuals was performed. Transdermal nerve stimulation was used to identify the LFCN bilaterally. Its position was compared with marked positions identified in advance using ultrasound and anatomical landmarks. RESULTS: Sixteen of 19 needles inserted under ultrasound guidance in the cadavers were in contact with the LFCN. The median horizontal distance from the needle tip to the nerve was 0.0 mm (interquartile range [IQR], 0.0-0.0 mm). Only 1 of 19 needles inserted using anatomical landmarks was in contact with the LFCN. The median horizontal distance from the needle tip to the nerve was 18.0 mm (IQR, 11.0-23.0 mm). Sixteen of 20 marked positions made using ultrasound guidance corresponded to the identified LFCN in volunteers. The median horizontal distance from the pen-mark to the LFCN was 0.0 mm (IQR, 0.0-0.0 mm). None of the 20 marked positions made with anatomical landmarks corresponded to the LFCN. The median horizontal distance from the pen-mark to the LFCN was 15.0 mm (IQR, 10.8-20.0 mm). CONCLUSIONS: Identification of the LFCN by ultrasound is technically feasible and more accurate than anatomical landmarks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».