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Enregistrement W3207736026 · doi:10.3171/2021.6.spine21586

Optimizing nerve transfer surgery in tetraplegia: clinical decision making based on innervation patterns in spinal cord injury

2021· article· en· W3207736026 sur OpenAlexaff
Christopher F. Dibble, Saad Javeed, Jawad M. Khalifeh, Rajiv Midha, Lynda J.‐S. Yang, Neringa Juknis, Wilson Z. Ray

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgery Spine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNerve Injury and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTetraplegiaMedicineSpinal cord injuryElectromyographySpinal cordMotor unitSurgeryAnesthesiaPhysical medicine and rehabilitationAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Nerve transfers are increasingly being utilized in the treatment of chronic tetraplegia, with increasing literature describing significant improvements in sensorimotor function up to years after injury. However, despite technical advances, clinical outcomes remain heterogenous. Preoperative electrodiagnostic testing is the most direct measure of nerve health and may provide prognostic information that can optimize preoperative patient selection. The objective of this study in patients with spinal cord injury (SCI) was to determine various zones of injury (ZOIs) via electrodiagnostic assessment (EDX) to predict motor outcomes after nerve transfers in tetraplegia. METHODS: This retrospective review of prospectively collected data included all patients with tetraplegia from cervical SCI who underwent nerve transfer at the authors' institution between 2013 and 2020. Preoperative demographic data, results of EDX, operative details, and postoperative motor outcomes were extracted. EDX was standardized into grades that describe donor and recipient nerves. Five zones of SCI were defined. Motor outcomes were then compared based on various zones of innervation. RESULTS: Nineteen tetraplegic patients were identified who underwent 52 nerve transfers targeting hand function, and 75% of these nerve transfers were performed more than 1 year postinjury, with a median interval to surgery following SCI of 24 (range 8-142) months. Normal recipient compound muscle action potential and isolated upper motor neuron injury on electromyography (EMG) were associated with greater motor recovery. When nerve transfers were stratified based on donor EMG, greater motor gains were associated with normal than with abnormal donor EMG motor unit recruitment patterns. When nerve transfers were separated based on donor and recipient nerves, normal flexor donors were more crucial than normal extensor donors in powering their respective flexor recipients. CONCLUSIONS: This study elucidates the relationship of the preoperative innervation zones in SCI patients to final motor outcomes. EDX studies can be used to tailor surgical therapies for nerve transfers in patients with tetraplegia. The authors propose an algorithm for optimizing nerve transfer strategies in tetraplegia, whereby understanding the ZOI and grade of the donor/recipient nerve is critical to predicting motor outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil0,764

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,317 · 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 tête enseignante, 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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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