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Enregistrement W4205281319 · doi:10.3410/f.729085733.793562535

Faculty Opinions recommendation of Targeted muscle reinnervation to improve pain, prosthetic tolerance, and bioprosthetic outcomes in the amputee.

2019· dataset· en· W4205281319 sur OpenAlexaff
Joel Katz

Notice bibliographique

RevueFaculty Opinions – Post-Publication Peer Review of the Biomedical Literature · 2019
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Treatment
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNorthwestern University
Mots-clésReinnervationNeuromaMedicineAmputationPhantom painPhantom limbPhysical medicine and rehabilitationChronic painNeuropathic painPhysical therapyAnesthesiaSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scope and Significance: There are *185,000 amputations each year and nearly 2 million amputees currently living in the United States.Approximately 25% of these amputees will experience chronic pain issues secondary to localized neuroma pain and/or phantom limb pain.Problem: The significant discomfort caused by neuroma and phantom limb pain interferes with prosthesis wear, subjecting amputees to the additional physical and psychological morbidity associated with chronic immobility.Although numerous neuroma treatments are described, none of these methods are consistently effective in eliminating symptoms.Translational Relevance: Targeted muscle reinnervation (TMR) is a surgical technique involving the transfer of residual peripheral nerves to redundant target muscle motor nerves, restoring physiological continuity and encouraging organized nerve regeneration to decrease and potentially prevent the chaotic and misdirected nerve growth, which can contribute to pain experienced within the residual limb.Clinical Relevance: TMR represents one of the more promising treatments for neuroma pain.Prior research into ''secondary'' TMR performed in a delayed manner after amputation has shown great improvement in treating amputee pain issues because of peripheral nerve dysfunction.''Primary'' TMR performed at the time of amputation suggests that it may prevent neuroma formation while avoiding the risks associated with a delayed procedure.In addition, TMR permits the target muscles to act as bioamplifiers to direct bioprosthetic control and function.Summary: TMR has the potential to treat pain from neuromas while enabling amputee patients to return to their activities of daily living and improve prosthetic use and tolerance.Recent research in the areas of secondary (i.e., delayed) and primary TMR aims to optimize efficacy and efficiency and demonstrates great potential for establishing a new standard of care for amputees.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,390
Score d'incertitude au seuil0,871

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0060,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3900,204

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,309 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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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