The Use of Nerve Transfers to Restore Upper Extremity Function in Cervical Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nerve transfer surgery to restore upper extremity function in cervical spinal cord injury (SCI) is novel and may transform treatment. Determining candidacy even years post-SCI is ill defined and deserves investigation. OBJECTIVE: To develop a diagnostic algorithm, focusing on electrodiagnostic (EDX) studies, to determine eligibility for nerve transfer surgery. DESIGN: Retrospective descriptive case series. SETTING: Tertiary university-based institution. PATIENTS: Individuals with cervical SCI (n = 45). METHODS: The electronic medical records of people referred to the Plastic Surgery Multidisciplinary Upper Extremity Surgery in SCI clinic from 2010-2015 were reviewed. People were considered for nerve transfers to restore elbow extension or finger flexion and/or extension. Data including demographic, clinical evaluation, EDX results, surgery, and outcomes were collected and analyzed. MAIN OUTCOME MEASUREMENTS: EDX data, including nerve conduction studies and electromyography, for bilateral upper extremities of each patient examined was used to assess for the presence of lower motor neuron injury, which would preclude late nerve transfer. RESULTS: Based on our criteria and the results of EDX testing, a substantial number of patients presenting even years post-SCI were candidates for nerve transfers. Clinical outcome results are heterogeneous but promising and suggest that further refinement of eligibility, long-term follow-up, and standardized assessment will improve our understanding of the role of nerve transfer surgery to restore function in people with midcervical SCI. CONCLUSIONS: Many patients living with SCI are candidates for nerve transfer surgery to restore upper extremity function. Although the ultimate efficacy of these surgeries is not yet determined, this study attempts to report the criteria we are using and may ultimately determine the timing for intervention and which transfers are most useful for this heterogeneous population. LEVEL OF EVIDENCE: IV.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».