Can the Sup-ER Protocol Decrease the Prevalence and Severity of Elbow Flexion Deformity in Brachial Plexus Birth Injuries?
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».