Telemedicine-guided forearm emergency decompressive fasciotomy for compartment syndrome
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We highlight the utility of telemedicine and telementoring for the management of orthopaedic emergencies using a case of forearm compartment syndrome following a penetrating trauma in a northern Inuit community in Nunavik, Quebec, Canada. METHODS & RESULTS: As in many cases of compartment syndrome in rural settings, the patient was at a high risk of developing irreversible complications. A prompt diagnosis followed by an emergency decompressive fasciotomy was warranted. Using telemedicine and telementoring guidance, the diagnosis of compartment syndrome was made, and the patient's volar compartment was successfully decompressed by a local emergency physician in a timely manner. Subsequently, the patient was able to be safely transferred to a level 1 trauma centre for further surgical management. This included a second-look operative exploration, irrigation and debridement, completion of volar fasciotomy and ulnar nerve decompression. No complications were seen. DISCUSSION: Our experience highlights two important clinical implications. First, telemedicine can be successfully implemented to facilitate clinical diagnosis of surgical emergencies in the rural setting. Second, telementoring can effectively allow surgeons to guide physicians remotely to perform emergency decompressive fasciotomy, which can help salvage the affected limb and significantly decrease the risk of debilitating complications.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».