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Enregistrement W4282043885 · doi:10.1177/22925503221101956

Outcomes of Nerve Transfers in Peroneal Nerve Palsy

2022· article· en· W4282043885 sur OpenAlexaff
Julia B. Lichtenstein, Linden K. Head, G Wolff, Kirsty U Boyd

Notice bibliographique

RevuePlastic Surgery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNerve Injury and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFoot dropAnkleRetrospective cohort studyAnkle dorsiflexionSurgeryPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,636

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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