Outcome measures used in peripheral nerve surgery for symptomatic neuroma in upper extremity amputations: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Novel surgical treatments for painful neuromas are increasingly used, but determining which provides the greatest benefit has been difficult due to the inconsistent use of outcome measures. We mapped the current literature of outcome measures used to evaluate peripheral nerve surgery for the management of symptomatic neuromas in patients who underwent an adult-acquired upper extremity amputation (UEA). Medline, Embase, Cochrane, and CINAHL were searched for primary research written in the English language from inception to February 2023. The search yielded 1137 articles, of which 35 were included for final analysis. Studies varied in their assessment of pain, health-related quality of life (HRQOL), neurotrophic measures, psychological and sensorimotor function, highlighting a consensus on crucial domains but also revealing significant heterogeneity in the use and application of outcome measures among primary studies. Our findings highlight the need to establish common standards that reflect the best evidence and unique needs of the UEA population. This includes developing a core outcome set, utilizing multi-center trials, and maintaining flexibility to adapt to ongoing advancements in patient-reported outcome measures (PROMs) research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».