MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4283776804 · doi:10.1177/15589447221105548

Hand and Wrist Injuries Associated With Application of Physical Restraints: A Systematic Review

2022· review· en· W4283776804 sur OpenAlexaff
Shawn Khan, Adam Mosa, Adam Clayton, Steven J. McCabe

Notice bibliographique

RevueHand · 2022
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Malpractice and Liability Issues
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWristWrist injuryPhysical therapyCINAHLPhysical medicine and rehabilitationMEDLINEHand injurySurgeryPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While handcuffs and zip ties are common methods of physical restraint used by law enforcement, they have been noted to damage soft tissue and bony structures of the hand and wrist. This paper seeks to characterize the safety of physical restraints by summarizing its effects on hand and wrist function and disability. Relevant studies were gathered through an independent double selection and extraction process using 3 electronic databases (EMBASE, MEDLINE, and CINAHL) from database inception to June 19, 2020. A total of 16 studies involving 807 participants were included. Lesion to the superficial branch of the radial nerve was the most commonly reported injury noted in 82% (42/55) of hands examined. A total of 6% (5/77) of examined hands had bony injury, including 3 radial styloid fractures and 2 scaphoid fractures. Both studies on zip ties noted presence of handcuff neuropathy, with 1 case report documenting severe rapidly progressing ischemic monomelic neuropathy. Overall, the use of handcuffs and zip ties is associated with entrapment neuropathies and bony injury to the hand and wrist. Further studies of higher quality evidence are necessary to understand the effects of physical restraint on hand function and disability.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0100,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,383 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHandMême sujetMedical Malpractice and Liability IssuesTravaux en français237 207