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Enregistrement W2549314457 · doi:10.1097/prs.0000000000002747

Comparison of Ulnar Intrinsic Function following Supercharge End-to-Side Anterior Interosseous–to–Ulnar Motor Nerve Transfer: A Matched Cohort Study of Proximal Ulnar Nerve Injury Patients

2016· article· en· W2549314457 sur OpenAlexaff
Heather L. Baltzer, Alice Woo, Christine Oh, Steven L. Moran

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNerve injury and regeneration
Établissements canadiensHudbay Minerals (Canada)University Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUlnar nerveSuperchargeMedicineAnatomyUlnar neuropathyMotor nerveElbowMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There are few studies supporting supercharge end-to-side nerve transfer for high ulnar nerve injury. The current study hypothesized that patients with a supercharge end-to-side anterior interosseous nerve-to-ulnar motor nerve transfer would demonstrate superior return of intrinsic function compared with conventional treatment only. METHODS: A retrospective matched-cohort study matched supercharge end-to-side transfer patients based on age, level of injury, and mechanism to ulnar nerve injury patients who did not have the transfer. The primary outcome was return of ulnar intrinsic function, based on clinical examination and/or electromyography. Dichotomous and continuous variables were compared with Fisher's exact and t tests, respectively. RESULTS: Thirteen supercharge end-to-side patients were identified (>1 year follow-up). The average age of both cohorts was 35 years. Ulnar nerve transection above the proximal third of the forearm represented 54 percent of patients; compressive injuries represented 46 percent. Eleven supercharge end-to-side transfer patients (84 percent) demonstrated intrinsic function recovery compared with five (38 percent) non-supercharge end-to-side patients (p < 0.05). Average time to initial motor recovery was similar between the two groups (supercharge end-to-side, 2.9 months; non-supercharge end-to-side, 3.8 months; p > 0.2). Intrinsic function return was more likely following nerve transection with the supercharge end-to-side procedure (85 percent versus 14 percent; p = 0.03), whereas compression injuries had comparable intrinsic function return regardless of the supercharge end-to-side transfer (67 percent versus 67 percent; p = 1.0). CONCLUSIONS: This matched cohort study demonstrates that the supercharge end-to-side transfer results in increased ulnar intrinsic reinnervation following ulnar nerve injury. This finding may be most relevant following transection injuries. Improved outcomes associated with supercharge end-to-side and ulnar nerve repair warrant further investigation. CLINICAL QUESTION/LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic, III.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,244 · 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'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

Citations103
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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