Comparison of electrodiagnostic findings in acute traumatic versus chronic non‐traumatic ulnar neuropathy at the elbow
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION/AIMS: A common concept is that traumatic nerve injuries are more likely axonal, and that compressive neuropathies are more likely demyelinating. The purpose of this study was to compare traumatic versus non-traumatic ulnar neuropathy at the elbow (UNE) to look for electrodiagnostic differences between the two groups. METHODS: A retrospective 3 year review of UNE patients at two academic health science centers was conducted. Patients were grouped into acute traumatic UNE versus chronic non-traumatic UNE based on clinical history. Electrodiagnostic measurements were compared between the two groups. RESULTS: There were 50 subjects with acute traumatic UNE and 41 with chronic non-traumatic UNE. Mean age and sex distribution were similar but those with traumatic UNE had a 7 month duration of symptoms, while those with chronic UNE had 29 month duration (p < .001). All electrodiagnostic measurements were similar between the two groups including compound muscle action potential amplitudes, motor conduction velocities, frequency of conduction block, sensory nerve studies, and needle electromyography. DISCUSSION: We did not find a difference between the two groups. One should not make inferences regarding acuity or etiology based on electrodiagnostic features alone.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».