Impact of Body Mass Index and Comorbidities on Outcomes in Upper Extremity Nerve Transfers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background There is a paucity of research investigating the impact of patient comorbidities, such as obesity and smoking, on nerve transfer outcomes. The objective of this retrospective cohort study was to evaluate the impact of body mass index (BMI) and comorbidities on the clinical outcomes of upper extremity nerve transfers. Methods A retrospective cohort study was executed. Patients were eligible for inclusion if they had an upper extremity nerve transfer with a minimum of 12-months follow-up. Data was collected regarding demographics, comorbidities, injury etiology, nerve transfer, as well as preoperative and postoperative clinical assessments. The primary outcome measure was strength of the recipient nerve innervated musculature. Statistical analysis used the Mann-Whitney U test, Wilcoxon signed-rank test, and Spearman's rho. Results Thirty-eight patients undergoing 43 nerve transfers were eligible for inclusion. Patients had a mean age of 48.8 years and a mean BMI of 27.4 kg/m2 (range:19.7–39.0). Injuries involved the brachial plexus (32%) or its terminal branches (68%) with the most common etiologies including trauma (50%) and compression (26%). Anterior interosseous nerve to ulnar motor nerve (35%) was the most common transfer performed. With a mean follow-up of 20.1 months, increased BMI (p = 0.036) and smoking (p = 0.021) were associated with worse postoperative strength. Conclusion This retrospective cohort study demonstrated that increased BMI and smoking may be associated with worse outcomes in upper extremity nerve transfers—review of the literature yields ambiguity in both regards. To facilitate appropriate patient selection and guide expectations regarding prognosis, further experimental and clinical work is warranted.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle