Enhancing Botulinum Toxin Injection Precision: The Efficacy of a Single Cadaveric Ultrasound Training Intervention for Improved Anatomical Localization
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasound guidance can enhance existing landmark-based injection methods, even through a brief and single exposure during a cadaveric training course. A total of twelve participants were enrolled in this training program, comprising nine physical medicine and rehabilitation specialists, one pediatrician, and two physician assistants. For each participant, one upper-limb muscle and one lower-limb muscle were randomly chosen from the preselected muscle group. Subsequently, participants were tasked with injecting both of their chosen cadaveric muscles with 1 mL of acrylic paint using a manual needle palpation technique, relying solely on their knowledge of anatomic landmarks. Participants then underwent a personalized, one-to-one ultrasound teaching session, lasting approximately five minutes, conducted by two highly experienced instructors. Following this instructive phase, participants were tasked with a second round of injections, targeting the same two muscles in the lower and upper limbs. However, this time, the injections were performed using anatomical landmarks and ultrasound guidance. To facilitate differentiation from the initial injections, a distinct color of acrylic paint was employed. When employing the anatomical landmark-based approach, the overall success rate for injections was 67%, with 16 out of 24 targeted muscles accurately injected. With the incorporation of ultrasound guidance, the success rate was 92%, precisely targeting 22 out of the 24 muscles under examination. There was an improvement in injection accuracy achievable through the integration of ultrasound guidance, even with minimal training exposure. Our single cadaveric ultra-sound training program contributes valuable insights to the utilization of ultrasound for anatomy training to help optimize the targeting of BoNT-A.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».