Visualization of the Long Thoracic Nerve using High-Resolution Sonography
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The long thoracic nerve (LTN) innervates the serratus anterior muscle (SA) which plays an important role in shoulder function. Evaluation of the LTN has so far been restricted to clinical assessment and partly electromyography and neurography. Progress of high-resolution ultrasound (HRUS) increasingly enables visualization of small peripheral nerves and their pathologies. We therefore aimed at (a) clarifying the possibility of visualization of the LTN from its origin to the most distal point in the supraclavicular region visible and (b) developing an ultrasound protocol for routine use. We further present two cases of patients with LTN pathology. METHODS: The study consisted of two parts: Part 1 included 4 non-enbalmed human bodies in whom the LTN (n = 8) was located and then marked by ink injection. Correct identification was confirmed by anatomical dissection. Part 2 included 20 healthy volunteers whose LTN (n = 40) was assessed independently by two radiologists. Identification of the LTN was defined as consensus in recorded images. RESULTS: LTN was clearly visible in all anatomical specimens and volunteers using HRUS and could be followed until the second slip of the serratus anterior muscle from the supraclavicular region. In anatomical specimens, dissection confirmed HRUS findings. For all volunteers, consensus was obtained. The mean nerve diameter was 1.6 mm ± 0.3 (range 1.1 - 2.1 mm) after the formation of the main trunk. DISCUSSION: We hereby confirm a reliable possibility of visualization of the LTN in anatomical specimens as well as in volunteers. We encourage HRUS of the LTN to be part of the diagnostic work-up in patients presenting with scapular winging, shoulder weakness or pain of unknown origin.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».