SCOPING: A Pilot Study Exploring the Role of A Series of Clinical Observational Parameters as Indicators of Nerve Regeneration
Notice bibliographique
Résumé
Background: Following the repair of a mixed peripheral nerve, functional recovery requires successful nerve regeneration across the repair site and, eventually, reinnervation of distal targets. Reliably determining a failing nerve repair so that revision may be performed before irreversible muscle atrophy remains a challenge in peripheral nerve surgery. This study aimed to ascertain whether any commonly used clinical examination tests during surveillance after nerve repair can detect a failing repair and prompt earlier salvage intervention. Methods: A prospective observational cohort study was performed to evaluate commonly used clinical determinants of neuron regeneration that may provide early surrogate recovery measures. Sequential cutaneous thermography was used to identify temperature differences between denervated and normal skin in the hand operated on, with the contralateral hand as a control. Results: Six out of nine patients completed between 6 and 18 months of follow-up. Tinel sign progression was observed in all subjects. Tinel progression rate was associated with motor and sensory Medical Research Council grade. The delta temperature was calculated to document the size and direction of any temperature differentials in the hand detected by thermography, but we did not have sufficient data to calculate any correlations with motor and sensory Medical Research Council grade. Conclusions: Specifically, the progression of Tinel sign is associated with recovery measured by progression of the British Medical Research Council motor and sensory grades. The use of thermographic imaging demonstrates that there is a difference in temperature between an injured and noninjured nerve. Future studies could investigate to what extent thermographic imaging predicts final nerve repair outcomes.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».