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Enregistrement W4206700571 · doi:10.3410/f.734713986.793562537

Faculty Opinions recommendation of Targeted Muscle Reinnervation Technique in Below-Knee Amputation.

2019· dataset· en· W4206700571 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 subventionnairesnon disponible
Mots-clésReinnervationMedicinePhantom painNeuromaAmputationPhysical medicine and rehabilitationSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Approximately 25 percent of major limb amputees will develop chronic localized symptomatic neuromas and phantom limb pain in the residual limb. A method to treat and possibly prevent these pain symptoms is targeted reinnervation. Previous studies prove that targeted reinnervation successfully treats and, in some cases, resolves peripheral neuropathy and phantom limb pain in patients who have undergone previous amputation (i.e., secondary targeted reinnervation). This article seeks to share the authors' clinical indications and surgical technique for targeted muscle reinnervation in below-knee amputation, a surgical description currently absent from our literature. Targeted reinnervation for the below-knee amputee has been performed on 22 patients at the authors' institution. Each patient has been followed on an outpatient basis for 1 year to evaluate symptoms of neuroma or phantom limb pain, patient satisfaction, and functionality. All subjects have denied neuroma pain following amputation. The majority of subjects reported phantom pain at 1 month. However, at 3 months, all patients reported resolution of this pain. Dumanian et al. first noted the improvement of symptomatic neuroma and phantom limb pain in patients undergoing targeted reinnervation to provide intuitive control of upper limb prostheses. These findings have been substantiated by multiple previous studies at various amputation levels. This study extends the success of targeted muscle reinnervation to below-knee amputations and provides a description for this technique. PMID: 30589808

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)0,016
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 enseignants0,448
Score d'incertitude au seuil0,788

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4480,340

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,320 · 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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