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Enregistrement W2955919820 · doi:10.1097/gox.0000000000002290

Nerve Transfers—A Paradigm Shift in the Reconstructive Ladder

2019· article· en· W2955919820 sur OpenAlexaff
Leahthan F. Domeshek, Christine B. Novak, J. Megan M. Patterson, Jessica M. Hasak, Andrew Yee, Lorna C. Kahn, Susan E. Mackinnon

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery Global Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNerve Injury and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNerve repairMedicineMotor nerveUlnar nerveEpineurial repairSensory nerveElbowSurgeryPhysical medicine and rehabilitationSensory systemAnatomyPeripheral nervePsychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this review, we present the current role of nerve transfers in the management of nerve injuries. The outcome of a literature review comparing the results of nerve graft versus nerve transfer and the experience of select surgical societies' members regarding experience and adoption of nerve transfer are reported. Nerve transfer publications have increased more than nerve graft or repair articles. The surgeon survey revealed an increase in nerve transfers and that more motor nerve transfers have been adopted into practice compared to sensory nerve transfers. The meta-analyses and systematic reviews of motor nerve transfers for shoulder and elbow function presented variable outcomes related to donor nerve selection. Comprehensive patient assessment is essential to evaluate the immediate functional needs and consider future reconstruction that may be necessary. Optimal outcome following nerve injury may involve a combination of different surgical options and more than one type of reconstruction. Nerve transfer is a logical extension of the paradigm shift from nerve repair and nerve graft and offers a new rung on the reconstruction ladder.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0040,009
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeSans objet
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

Citations93
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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