The stiff elbow: Current concepts
Notice bibliographique
Résumé
Elbow stiffness is defined as any loss of movement that is greater than 30° in extension and less than 120° in flexion. Causes of elbow stiffness can be classified as traumatic or atraumatic and as congenital or acquired. Any alteration affecting the stability elements of the elbow can lead to a reduction in the arc of movement. The classification is based on the specific structures involved (Kay's classification), anatomical location (Morrey's classification), or on the degree of severity of rigidity (Vidal's classification). Diagnosis is the result of a combination of medical history, physical examination (evaluating both active and passive movements), and imaging. The loss of soft tissue elasticity could be the result of bleeding, edema, granulation tissue formation, and fibrosis. Preventive measures include immobilization in extension, use of post-surgical drain, elastic compression bandage and continuous passive motion. Conservative treatment is used when elbow stiffness has been present for less than six months and consists of the use of serial casts, static or dynamic splints, CPM, physical therapy, manipulations and functional re-education. If conservative treatment fails or is not indicated, surgery is performed. Extrinsic rigidity cases are usually managed with an open or arthroscopic release, while those that are due to intrinsic causes can be managed with arthroplasties. The elbow is a joint that is particularly prone to developing stiffness due to its anatomical and biomechanical complexity, therefore the treatment of this pathology represents a challenge for the physiotherapist and the surgeon alike.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
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 ».