Notice bibliographique
Résumé
Entrapment of the ulnar nerve at the elbow is the second most common focal peripheral neuropathy. Recent advances have facilitated the electrodiagnosis of this common nerve entrapment. The goals of electrodiagnosis are to localize ulnar nerve dysfunction, confirm that the disturbance is confined to the ulnar nerve, and assess the severity of ulnar nerve dysfunction. The goal of this review is to highlight the important advances in anatomy, neurophysiology and methodology that impact upon the electrodiagnosis of entrapment of the ulnar nerve at the elbow, illustrate the limits of electrodiagnosis, and discuss methodological issues that may be the subject of further study. Careful attention to elbow position, temperature, and conservative estimates of conduction block should be part of common practice. Awareness of anatomical variations in structural anatomy, anomalous innervation and fascicular arrangement of ulnar nerve fibers are required to interpret electrodiagnostic studies accurately. The most reliable finding is slowing of the ulnar across-elbow motor nerve conduction velocity to less than 50 m/sec while recording from the abductor digiti minimi muscle, and should be carefully interpreted in the presence of a polyneuropathy or other neurogenic process. Alternative techniques such as relative ulnar slowing in different ulnar nerve segments, use of alternative muscles, sensory and mixed nerve techniques provide complementary information, and like all nerve conduction studies are highly operator-dependent and should be used on a case by case basis. Recent studies have focused the electromyographer's attention on the use of shorter across-elbow segments (2-5 cm). This may offer a reasonable trade-off between sensitivity and measurement error and may result in improved electrodiagnosis.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».