Can the Sup-ER Protocol Decrease the Prevalence and Severity of Elbow Flexion Deformity in Brachial Plexus Birth Injuries?
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
Background: Brachial plexus birth injuries (BPBIs) can often result in functional and cosmetic deficits including, according to a recent scoping review, elbow flexion contractures in up to 48%. A treatment algorithm that includes a custom long-arm orthosis to optimize early glenohumeral joint positioning (Sup-ER protocol) has been shown to improve shoulder range of motion. Although the protocol was not intentionally designed to affect the elbow, this study investigates the prevalence and severity of elbow flexion contractures in children treated with that protocol. Methods: This prospective cross-sectional cohort study examined 16 children aged 4 and older with BPBI severe enough to be treated with the Sup-ER protocol. Passive and active elbow flexion and extension range of motion (ROM) were assessed in both arms. Elbow flexion contractures were defined as > 5 o from neutral. Results: Within the cohort of 16 patients (mean age: 7.0 years, range: 4.5-11.6 years), the mean maximal passive elbow extension was -6.2° in the affected arm and + 5.1° (hyperextension) in the unaffected arm. Zero patients had a severe elbow flexion contracture (>30 o ) and only 6/16 met the lowest threshold definition of elbow flexion contracture (>5 o ), with a mean onset at 22 months of age. Conclusions: This study suggests an unintended decreased prevalence and severity of elbow flexion contractures in children with more severe BPBI treated with the Sup-ER protocol, relative to published values.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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