Frequency and Localization of Neuromas in Transtibial Residual Limbs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the frequency and localization of neuromas in residual limbs of individuals with transtibial amputation using ultrasound imaging. DESIGN: Cross-sectional study. SETTING: Rehabilitation center research laboratory. PARTICIPANTS: Adults who have lived with a transtibial amputation for >12 months were recruited for this study. Participants were included regardless of the presence or absence of residual limb neuropathic pain. Twenty-three participants (24 transtibial residual limbs) with and without residual limb neuropathic pain were enrolled. The etiology of amputation of most participants was peripheral vascular disease and diabetes. INTERVENTION: A comprehensive history was collected and a musculoskeletal ultrasound assessment for the presence and location of neuromas in their residual limb was conducted. During the ultrasound evaluation, a sonopalpation Tinel test was performed by applying pressure on each neuroma with the probe. MAIN OUTCOME MEASURES: Number of neuromas and their localization in each residual limb examined. RESULTS: A total of 31 neuromas in the 24 transtibial residual limbs were identified by ultrasound imaging. The average number of neuromas per residual limb was 1.3. All the major peripheral nerves studied could present neuromas, with a predominance of the superficial fibular nerve within our sample. Thirty-five percent of all the neuromas were described as painful. CONCLUSIONS: The presence of terminal neuromas on surgically sectioned nerves in transtibial residual limbs is frequent. Seventy-nine percent of participants had at least one neuroma. Ultrasound imaging is clinically useful to identify neuromas. The evaluator can easily communicate with the patient to diagnose symptomatic neuromas.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».