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Enregistrement W4249636210 · doi:10.1302/0301-620x.82b1.0820074

The effectiveness of turnbuckle splinting for elbow contractures

2000· article· en· W4249636210 sur OpenAlexaff
Jill Gelinas, Kenneth J. Faber, Scott D. Patterson, Graham J.W. King

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Joint Surgery - British Volume · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueElbow and Forearm Trauma Treatment
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareSt Joseph's Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSplint (medicine)MedicineElbowContractureMuscle contractureSplintsRange of motionSurgeryPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have treated 22 patients with an elbow contracture using a static progressive turnbuckle splint for a mean of 4.5 ± 1.8 months. All had failed to improve with supervised physiotherapy and splinting. The mean range of flexion before splintage was from 32 ± 10° to 108 ± 19° and afterwards from 26 ± 10° (p = 0.02) to 127 ± 12° (p = 0.0001). A total of 11 patients gained a ‘functional arc of movement,’ defined as at least 30° to 130°. In eight patients movement improved with turnbuckle splinting, but the functional arc was not achieved. Six of these were satisfied and did not wish to proceed with surgical treatment and two had release of the elbow contracture. In three patients movement did not improve with the use of the turnbuckle splint and one subsequently had surgical treatment. Our findings have shown that turnbuckle splinting is a safe and effective treatment which should be considered in patients whose established elbow contractures have failed to respond to conventional physiotherapy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,802
Score d'incertitude au seuil0,323

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations57
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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