Outcomes of Nerve Transfers in Peroneal Nerve Palsy
Notice bibliographique
Résumé
Background: The objective of this work is to: (i) evaluate the postoperative outcomes after lower extremity nerve transfer (LENT) in patients with peroneal nerve palsy, and (ii) evaluate the patient and surgical factors that best predict successful restoration of ankle dorsiflexion following nerve transfer. Methods: A retrospective cohort of prospectively collected data included all patients who underwent LENT (2010-2018). Two independent reviewers performed data collection. Primary outcome measures were: (i) clinically with British Medical Research Council (MRC) strength assessments, and (ii) electrodiagnostically with nascent motor unit potentials. Statistical analysis was performed using descriptive and nonparametric statistics. Results: Nine patients (56% male, mean age 38.3, range 18-57 years) underwent LENT surgery a mean of 4.3 months following injury (range 2.2-6.4 months). Mean follow-up was 15.6 months (range 9.1-28.2 months). Postoperatively, ankle dorsiflexion ( P = .015) and ankle eversion ( P = .041) increased significantly. After surgery, 44% achieved MRC 4, 33% obtained MRC 1 motor recovery, and 22% sustained MRC 0. A shorter time to surgery was associated with significantly better outcomes ( P = .049). Conclusions: It appears that there is a bimodal distribution between responders and nonresponders to LENT for foot drop. Further research is required to elucidate patient and surgical factors that prognosticate success.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».