Estudo sistemático das características clínicas da lesão do nervo ulnar
Notice bibliographique
Résumé
Introdução: as lesões do nervo ulnar são encontradas na maioria dos casos, onde o nervo passa posterior ao epicôndilo medial do úmero. A lesão do nervo ulnar pode apresentar perda motora e sensitiva da mão, apresentando sinal clínico característico, conhecido como mão em garra. A clínica destes pacientes é composta por: dormência e formigamento (parestesia) na parte medial da palma da mão, dedo mínimo e metade medial do dedo anular. Diante disso, este estudo tem como objetivo realizar um estudo sistemático das características clínicas do paciente com lesão do nervo ulnar. Materiais e métodos: nos meses de janeiro e fevereiro de 2020, utilizando as seguintes bases de dados: SciELO, Pubmed, Google Acadêmico. Foram selecionados alguns artigos com os descritores: lesão, compressão, nervo ulnar. Resultados: Grande parte das lesões nervosas do membro superior afetam o nervo ulnar, assim essas lesões podem ser geradas por alguns fatores: posição viciosa, compressão do nervo ulnar, lesão traumática por algum movimento repetitivo, fraturas fechadas e expostas. Em alguns casos os sintomas iniciais são parestesia do 5º dedo, hipoestesia no território do nervo cubital, falta de força na mão e/ou dedos, dor na mão e/ou antebraço, dor no cotovelo e caracteristicamente a “mão em garra cubital. Em relação às fraturas ósseas, que repercutem direta ou indiretamente no nervo ulnar, as principais fraturas são: supracondilares; fraturas fechadas do antebraço; "cotovelo flutuante" se refere a fratura de um ou ambos os ossos do antebraço, associada à fratura de úmero ipsilateral; fraturas do colo do quinto metacarpo. Estas fraturas, o grande problema são seus modos de tratamento que por redução ou utilização dos fios de fios de Kirschner, que por conta do pino pode ocorrer paralisia do nervo ulnar por iatrogenia. Conclusão: diante dos dados analisados, o prognóstico dos pacientes acometidos pode acarretar em perda da qualidade de vida.
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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 | 0,018 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».