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Enregistrement W2290625808 · doi:10.4103/0028-3886.177597

Adult brachial plexus injuries: Surgical strategies and approaches

2016· article· en· W2290625808 sur OpenAlexaff
Sumit Sinha, Mehdi Khani, Nasim Mansoori, Rajiv Midha

Notice bibliographique

RevueNeurology India · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNerve Injury and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBrachial plexusAvulsionBrachial plexus injurySurgeryElbowPopulationNeurolysisPlexus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traumatic brachial plexus injuries are devastating injuries commonly affecting the young population and leading to significant socioeconomic losses to the society. The results of brachial plexus surgery have been severely disappointing in the past. However, several technological advancements and newer surgical techniques, especially the advent of distal nerve transfers over recent years, have led to a paradigm shift in the outcome of patients with these injuries. The best time window for surgery is the first 3 months after injury, and the next best time is the next 3 months. The timing is a crucial factor as the neuromuscular junctions degenerate in 20-24 months. The presence of spontaneous fibrillations in a muscle on electromyography is an indication of denervated yet vital muscle. The restoration of elbow flexion is a priority followed closely by restoration of shoulder abduction and stabilization. The various surgical strategies in brachial plexus injuries should be directed toward accomplishing this goal. The global avulsion injuries have a poor outcome because of very limited source of donors in such types of injury whereas the partial injuries have a remarkable outcome in a majority of cases. This article presents the reader with the guidelines and management algorithms of repair strategy and various surgical approaches utilized in the surgical treatment of brachial plexus injuries.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations37
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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