Comparison of ultrasound-assisted precise localization in situ decompression and traditional open incision in situ decompression in the treatment of cubital tunnel syndromea
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To retrospectively analyze and compare ultrasound-assisted localization in situ with the traditional, open incision method for treating cubital tunnel syndrome (CuTS). MATERIAL AND METHODS: We retrospectively analyzed 51 patients treated between 2018 and 2022 and categorized them according to treatment method: ultrasound-assisted precise localization in situ decompression (n=21; Cohort 1) and traditional open incision in situ decompression (n=30; Cohort 2). We additionally collected Visual Analogue Scale (VAS) scores, Vancouver Scar Scale (VSS) scores, modified Bishop scores, aesthetic appearance, preoperative Dellon's stage, and analgesics requirements. Additional dependent variables of interest included operation time, hospital stay duration, complications, and reoperation rate. RESULTS: Neither cohort demonstrated significant changes in Dellon's stage, modified Bishop score, or VAS scores between baseline and 6 weeks postoperative. Cohort 1 showed better aesthetics and postoperative VSS and VAS scores than Cohort 1. In addition, Cohort 1 enjoyed a significantly shorter mean operation time and hospital stay. Cohort 1 had 5 (23.80%) complications, including superficial infection (n=1), hematoma (n=1), and incomplete decompression (n=3). Cohort 2 had 9 complications (30.00%), including superficial infection (n=2), hematoma (n=2), and severe scarring (n=5). The partial, incomplete decompression cases in Cohort 1 and the severe scar case in Cohort 2 were treated with reoperation. CONCLUSION: Both procedures effectively treated most cases of CuTS and were associated with good postoperative outcomes. Patients who underwent ultrasound-assisted localization in situ decompression had shorter surgeries and hospital stays, better postoperative aesthetics, better VSS and VAS scores, and required less pain medication during the postoperative period. Traditional open incision in situ produced a more thorough decompression.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».