Optimal Technique for Cutting Peripheral Nerves in Nerve Transfer Surgery: A Survey of Peripheral Nerve Surgeons
Notice bibliographique
Résumé
Background: Nerve transfer procedures are performed in patients with proximal nerve injuries to optimize their potential for functional recovery. The study aimed to determine the preferred surgical technique and tool used by peripheral nerve surgeons to transect nerves in nerve transfers. Methods: All current members of the American Society of Peripheral Nerve were invited to complete a cross-sectional 10-question survey. Data on practice demographics, nerve-cutting instruments/techniques used, and their belief on whether this impacted patient outcomes were collected. Results: A total of 49 American Society of Peripheral Nerve members participated in the study, the majority of whom were over 10 years into practice (n = 30/49; 61%). The most common response was a scalpel blade (n = 26/49; 53%), with the remaining 47% using iris scissors, micro-serrated scissors, a razor blade, specialized nerve microscissors, or a specialized nerve-cutting device. The number of years in practice (P = 0.0271) and the percentage of practice that involves treating patients with peripheral nerve injuries (P = 0.0054) is significantly associated with the belief that crushing the donor nerves during transection may result in worse outcomes following nerve transfer. Only the latter is significantly associated with this belief in recipient nerves (P = 0.0214). Conclusions: Our findings demonstrate that peripheral nerve surgeons believe that the technique used to transect nerves before coaptation influences outcomes after nerve transfer. Further ex vivo studies are necessary to investigate how different cutting techniques influence nerve morphology and scarring at the coaptation site to optimize outcomes after peripheral nerve surgery.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».