Barriers to Surgical Intervention and Factors Influencing Motor Outcomes in Patients with Severe Peripheral Nerve Injury: A Province Wide Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Despite the importance of timing of nerve surgery after peripheral nerve injury, optimal timing of intervention has not been clearly delineated. The goal of this study is to explore factors that may have a significant impact on clinical outcomes of severe peripheral nerve injury that requires reconstruction with nerve transfer or graft. MATERIALS AND METHODS: Adult patients who underwent peripheral nerve transfer or grafting in Alberta were reviewed. Clustered multivariable logistic regression analysis was used to examine the association of time to surgery, type of nerve repair, and patient characteristics on strength outcomes. Cox proportional hazard regression analysis model was used to examine factors correlated with increased time to surgery. RESULTS: Of the 163 patients identified, the median time to surgery was 212 days. For every week of delay, the adjusted odds of achieving Medical Research Council strength grade ≥ 3 decreases by 3%. An increase in preinjury comorbidities was associated with longer overall time to surgery (aHR 0.84, 95% CI 0.74-0.95). Referrals made by surgeons were associated with a shorter time to surgery compared to general practitioners (aHR 1.87, 95% CI 1.14-3.06). In patients treated with nerve transfer, the adjusted odds of achieving antigravity strength was 388% compared to nerve grafting; while the adjusted odds decreased by 65% if the injury sustained had a pre-ganglionic injury component. CONCLUSION: Mitigating delays in surgical intervention is crucial to optimizing outcomes. The nature of initial nerve injury and surgical reconstructive techniques are additional important factors that impact postoperative outcomes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».