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Enregistrement W2470930738 · doi:10.3389/fneur.2016.00111

Distinguishing Radiculopathies from Mononeuropathies

2016· article· en· W2470930738 sur OpenAlexaff
Jennifer Robblee, Hans Katzberg

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Nerve Disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMononeuropathyMedicineNerve biopsyHyporeflexiaPhysical medicine and rehabilitationNeurologyDifferential diagnosisCarpal tunnel syndromeSensory systemWristPeripheral neuropathySurgeryWeaknessPsychologyNeurosciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Identifying “where is the lesion” is particularly important in the approach to the patient with focal dysfunction where a peripheral localization is suspected. This article outlines a methodical approach to the neuromuscular patient in distinguishing focal neuropathies versus radiculopathies, both which are common presentations to the neurology clinic. This approach begins with evaluation of the sensory examination to determine whether there are irritative or negative sensory signs in a peripheral nerve or dermatomal distribution. This is followed by evaluation of deep tendon reflexes to evaluate if differential hyporeflexia can assist in the two localizations. Finally, identification of weak muscle groups unique to a nerve or myotomal pattern in the proximal and distal extremities can most reliably assist in a precise localization. The article concludes with an application of the described method to the common scenario of distinguishing radial neuropathy versus C7 radiculopathy in the setting of a wrist drop and provides additional examples for self-evaluation and reference. The current approach uses the the basics of the neurological examination in a unique way that can be used by a various clinicians to localize these common neuromuscular processes. The learner can then build on this structured approach when encountering more complex neuromuscular presentations, including localizing less common mononeuropathies or plexopathies.

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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,512

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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