Surgical Strategies for Functional Upper Extremity Reconstruction After Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
Spinal cord injuries (SCI) can substantially affect independence and quality of life, particularly by limiting upper extremity function. Surgical reconstruction offers the potential to restore motion in the hand, wrist, and elbow for those with deficits following cervical spinal cord injury. Techniques such as tendon transfer, tenodesis, and arthrodesis-often used in combination-are well-established strategies for enhancing upper extremity function. Nerve transfers have more recently been employed and differ from other procedures in that they are often time sensitive and should be performed before permanent muscle atrophy occurs. A comprehensive preoperative evaluation, including clinical examination and electrodiagnostic assessment, is essential to determine the availability and strength of donor tendons and nerves. The International Classification of Surgery for the Hand in Tetraplegia (ICSHT) system is the most utilized surgical classification for determining muscle that can be used for reconstruction. Based on this classification, prioritization is given to restoring elbow extension, wrist extension, pinch, and grasp. Postoperative rehabilitative therapy balances the need for immobilization while preventing joint stiffness and may also incorporate cortical retraining strategies to activate tendon and nerve transfers. Ultimately, a collaborative, interdisciplinary approach is essential for assessing the injury, determining operative candidacy, selecting the optimal treatment strategy, and providing tailored rehabilitation. This article explores the classification of SCI as it pertains to the upper limb, provides an overview of surgical options, describes the preoperative clinical and electrodiagnostic evaluation process, and discusses reconstructive strategies aimed at improving functional outcomes in individuals with SCI.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».