Evaluation of suprascapular nerve radiofrequency ablation protocols: 3D cadaveric needle placement study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Image-guided intervention of the suprascapular nerve is a reported treatment to manage chronic shoulder joint pain. The suprascapular nerve is conventionally targeted at the suprascapular notch; however, targeting of its branches, the medial and lateral trunks, which are given off just posterior to the notch has not been considered. Since the lateral trunk supplies the posterior supraspinatus and articular branches to the glenohumeral joint capsule, while the medial trunk provides motor innervation to the anterior region, it may be possible to preserve some supraspinatus activation if the medial trunk is spared. The main objective was to investigate whether midpoint between suprascapular and spinoglenoid notches is the optimal target to capture articular branches of lateral trunk while sparing medial trunk. METHODS: In 10 specimens, using ultrasound guidance, one 17 G needle was placed at the suprascapular notch and a second at midpoint between suprascapular and spinoglenoid notches. The trunks and needles were exposed in the supraspinous fossa, digitized and modeled in 3D. Lesion volumes were added to the models to asses medial and lateral trunk capture rates. Mean distance of needle tips to origin of medial trunk was compared. RESULTS: Conventional notch technique captured both lateral and medial trunks, whereas a midpoint technique captured only lateral trunk. Mean distance of needles from the origin of medial trunk was 5.10±1.41 mm (notch technique) and 14.99±5.53 mm (midpoint technique). CONCLUSIONS: The findings suggest that the midpoint technique could spare medial trunk of suprascapular nerve, while capturing lateral trunk and articular branches. Further clinical investigation is required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».