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A 3D Anatomical Investigation of the Suprascapular Nerve: A Needle Placement Study for Radiofrequency Denervation of the Glenohumeral Joint

2019· article· en· W3096617574 sur OpenAlexaff
John Tran, Philip Peng, Anne Agur

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuprascapular nerveMedicineDenervationAnatomyBrachial plexus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The suprascapular nerve (SSN) is the main target for image‐guided denervation to manage chronic glenohumeral joint pain related to osteoarthritis. The suprascapular notch has been used as a landmark to completely denervate the SSN; however, this approach also results in paralysis of supraspinatus (SS) and infraspinatus. To propose function‐preserving denervation protocols, a detailed understanding of the suprascapular nerve branches and their relationship to bony and soft tissue landmarks are required. Objectives The objectives of this study were to: 1) define the course of SSN and its branches in relation to bony and soft tissue landmarks visible with image‐guidance; 2) propose a novel denervation protocol based on anatomical findings; and 3) evaluate the needle placement and nerve capture rate of the proposed protocol. Methods The SSN and its branches were meticulously dissected from the suprascapular notch to the spinoglenoid notch in 15 formalin‐embalmed specimens. The course of SSN and its branches was documented relative to bony or soft tissue landmarks visible with image‐guidance. The innervation patterns and landmarks were used to develop a SS function sparing denervation protocol. The protocol was evaluated in a needle placement pilot study using 3 lightly embalmed specimens. Radiofrequency needles were placed using ultrasound guidance. Then, the SSN and its branches and needle tip were exposed, digitized and modeled in 3D. The lesion diameter was generated at the needle tip to evaluate nerve capture rate. Results In all 15 specimens, SSN and its branches course along the floor of the supraspinous fossa deep to SS. After coursing through the suprascapular notch, SSN immediately bifurcated into medial and lateral trunks. The medial trunk of SSN coursed medially to supply motor innervation to the anterior region of SS. The lateral trunk coursed laterally along the floor of the supraspinous fossa, around the spinoglenoid notch, to the infraspinatus. The lateral trunk supplied: 1) motor innervation to the posterior region of SS; and 2) 1–4 sensory articular branches to the posterior glenohumeral joint capsule. The articular branches originated from the lateral trunk in the region of the midpoint of a line connecting the suprascapular and spinoglenoid notches. When this midpoint landmark was used, for ultrasound‐guided radiofrequency needle placement, the lateral trunk of SSN and its articular branches were captured while the medial trunk was spared, in all specimens. Conclusions This cadaveric study provides evidence that the medial trunk of SSN could be spared, while the posterior glenohumeral joint capsule would be denervated, by targeting the lateral trunk, at the midpoint of a line connecting the suprascapular and spinoglenoid notches. With sparing of medial trunk, SS may retain partial abduction function. Further clinical investigation is required to assess functional and pain relief outcomes. This abstract is from the Experimental Biology 2019 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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