An Examination of Utilization Rates Over Time of Nerve and Tendon Transfers in Canada to Improve Upper Limb Function in Cervical Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Upper limb function loss in cervical spinal cord injury (SCI) contributes to substantial disability, and negatively impacts quality of life. Nerve transfer and tendon transfer surgery can provide improved upper limb function. This study assessed the utilization of nerve and tendon transfer surgery for individuals with tetraplegia in Canada. Methods: Data from the Canadian Institute for Health Information's Discharge Abstracts Database and the National Ambulatory Care Reporting System were used to identify the nerve and tendon transfer procedures performed in individuals with tetraplegia (2004-2020). Cases were identified using cervical SCI ICD-10-CA codes and Canadian Classification of Intervention codes for upper extremity nerve and tendon transfers. Data on sex, age at time of procedure, province, and hospital stay duration were recorded. Results: From 2004 to 2020, there were ≤80 nerve transfer procedures (81% male, mean age 38.3 years) and 61 tendon transfer procedures (78% male, mean age 45.0 years) performed (highest in Ontario and British Columbia). Using an estimate of 50% eligibility, an average of 1.3% of individuals underwent nerve transfer and 1.0% underwent tendon transfer. Nerve transfers increased over time (2004-2009, n = <5; 2010-2015, n = 27; 2016-2019, n = 49) and tendon transfers remained relatively constant. Both transfer types were performed as day-surgery or single night stay. Conclusions: Nerve and tendon transfer surgery to improve upper limb function in Canadians with tetraplegia remains low. This study highlights a substantial gap in care for this vulnerable population. Identification of barriers that prevent access to care is required to promote best practice for upper extremity care.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».