Approach to chronic wrist pain in adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop an approach for identifying, investigating, and initially managing common causes of chronic wrist pain seen by primary care practitioners. SOURCES OF INFORMATION: Relevant clinical evidence and literature were identified using the PubMed database. MAIN MESSAGE: Chronic wrist pain is a common presentation in the primary care setting. The complex anatomy of the wrist leads to a broad differential diagnosis. Elements of history, findings of physical examinations and investigations, and management relevant to the following pathologies are discussed, including scaphoid fracture nonunion, thumb carpometacarpal joint osteoarthritis, scapholunate ligament instability, triangular fibrocartilage complex injuries, de Quervain tenosynovitis, extensor carpi ulnaris tendinopathy, carpal tunnel syndrome, and ganglion cysts. When evaluating chronic wrist pain, diagnostic imaging with x-ray scans can serve as an important ancillary investigation tool but should not override clinical suspicion. Advanced imaging (computed tomography or magnetic resonance imaging) is generally best ordered by a hand surgeon when it will help clarify a diagnosis and guide treatment. CONCLUSION: Chronic wrist pain is a functionally limiting problem best managed with timely diagnosis and treatment. A thorough history and physical examination are the cornerstones of an effective evaluation. When diagnosis is delayed, some wrist pathologies can lead to relatively poor outcomes, such as a scaphoid fracture nonunion resulting in diffuse wrist osteoarthritis.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».