Efficient Imaging: Examining the Value of Ultrasound in the Diagnosis of Traumatic Adult Brachial Plexus Injuries, A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Traumatic brachial plexus injury (BPI) can result in debilitating sequelae of the upper extremity. Presently, therapeutic decisions are based on the mechanism of injury, serial physical examination, electromyography, nerve conduction, and imaging studies. While magnetic resonance imaging is the current imaging modality of choice for BPI, ultrasound is a promising newcomer that is inexpensive, accessible, and available at point of care. OBJECTIVE: To evaluate ultrasound as a diagnostic tool in the assessment of traumatic adult BPI through a systematic review. METHODS: An electronic literature search was completed in MEDLINE, EMBASE, CINAHL, and Cochrane databases up to July 2016. Two independent reviewers completed the screening and data extraction. Methodological quality of studies was evaluated using the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies-2 tool. Statistical analysis was used to estimate pooled sensitivities and study heterogeneity. RESULTS: Seven studies were included. Four studies compared the detection of pre- and postganglionic lesions at different levels (C5-T1) to surgical exploration as the reference standard. Sensitivity of lesion detection was greater in the upper and middle spinal nerves: C5 (93%, confidence interval [CI] = 78%-100%), C6 (94%, CI = 82%-100%), and C7 (95%, CI = 86%-100%) than in the lower: C8 (71%, CI = 36%-95%) and T1 (56%, CI = 29%-81%). CONCLUSION: Individual studies demonstrate ultrasound as an effective diagnostic tool for traumatic adult BPI. Sensitivity of lesion detection was noted to be greater in the upper and middle (C5-C7) than in the lower spinal nerves (C8, T1). Further standardized studies should be performed to confirm the utility of ultrasound in the diagnosis of traumatic adult BPI.
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 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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».