Automated Nerve Monitoring in Shoulder Arthroplasty: A Prospective Randomized Controlled Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evoked potential monitoring is believed to prevent neurologic injury in various surgical settings; however, its clinical effect has not been scrutinized. It was hypothesized that an automated nerve monitor can minimize intraoperative nerve injury and thereby improve clinical outcomes in patients undergoing shoulder arthroplasty. METHODS: A prospective, blinded, parallel group, superiority design, single-center, randomized controlled study was conducted. Study participants were equally randomized into either the automated nerve-monitored or the blinded monitored groups. The primary outcome was intraoperative nerve injury burden as assessed by the cumulative duration of nerve alerts. Secondary outcomes were neurologic deficits and functional scores of the operative arm, and the quality of life index (Euro Quality of life-5 domain-5 level score) at postoperative weeks 2, 6, and 12. RESULTS: From September 2018 to July 2019, 213 patients were screened, of whom 200 were randomized. There was no statistically significant difference in the duration of nerve alerts between the automated nerve-monitored and control groups (median [25th, 75th interquartile range]: 1 [0, 18] and 5 [0, 26.5]; Hodges-Lehman difference [95% CI]: 0 [0 to 1] min; P = 0.526). There were no statistically significant differences in secondary outcomes between groups. However, in the ancillary analysis, there were reductions in neurologic deficits and improvements in quality of life index occurring in both groups over the course of the study period. CONCLUSIONS: Protection from nerve injury is a shared responsibility between surgeons and anesthesiologists. Although a progressive improvement of clinical outcomes were observed over the course of the study in both groups as a consequence of the real-time feedback provided by the automated nerve monitor, this trial did not demonstrate that automated nerve monitoring by itself changes important clinical outcomes compared with no monitoring.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».