Poster (Knowledge Generation) ID 2002621
Notice bibliographique
Résumé
Background Nerve transfer surgery for patients with spinal cord injury (SCI) is an emergent practice for upper extremity reconstruction currently being implemented in a few clinical settings around the world. In 2019, we implemented an interdisciplinary clinic for upper extremity care in tetraplegic patients. Since the beginning of this collaboration, thirteen patients underwent nerve transfer surgery and followed a specific two-year rehabilitation protocol. Presentation objectives: To present pre-surgery to post-rehabilitation data To review the rehabilitation protocol To reflect on future implications and improvements of the clinical model To discuss possible collaborations regarding this approach throughout Canada Methods Thirteen patients underwent a surgical reconstruction of their upper extremity. They followed a rehabilitation process with occupational therapists and physiotherapists. So far, eight patients have completed their two-year rehabilitation process. Routine outcome assessments were collected at 0, 6, 12, 24 months following the surgery. Results Twenty-four arms were operated, for a total of 51 nerve transfers. We will present our epidemiological data, details of the surgeries and results on hand opening, grip and pinch strength, functional testing, as well as satisfaction questionnaires. Conclusion Nerve transfer surgery is an exciting and innovative technique for our SCI patients. An interdisciplinary setting is the key to success. Our data shows that this surgery, well planned and accompanied by proper rehabilitation, is a promising avenue to improve upper extremity function in people with cervical spinal cord injury.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,898 | 0,679 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».