Impact of Surgery Timing on Outcomes After Nerve Transfer to Restore Elbow Flexion
Notice bibliographique
Résumé
Background: Nerve reconstruction following brachial plexus injury (BPI) is a time-sensitive procedure, and surgical delay may negatively impact muscle reinnervation and outcomes. This study investigated the impact of surgical timing on elbow flexion strength in patients with BPI undergoing nerve transfer to restore elbow flexion. Methods: Following PRISMA guidelines, MEDLINE, Embase, and the Cochrane Library databases were systematically searched. English-language studies investigating the single fascicular transfer (SFT) or double fascicular transfer (DFT) to restore elbow flexion in BPI were included. Data were analyzed to identify the predictors of elbow flexion strength: surgery timing, age, injury level, and SFT versus DFT. Results: The literature search identified 1051 articles. Studies (n = 31) reporting data of individual patients who underwent SFT (n = 341) or DFT (n = 67) were included; the mean age was 29.6 ± 11.2 years, time from injury to surgery was 6.5 ± 5.0 months, and follow-up was 27.1 ± 24.3 months. Good elbow flexion strength was found: Medical Research Council grade greater than or equal to 3 in 352 (86.3%) and Medical Research Council grade greater than or equal to 4 in 288 (70.6%). In the adjusted analysis, poorer motor recovery was associated with increased age ( P = 0.02), surgical delay ( P < 0.0001), C5-7 injuries ( P < 0.01), and pan-plexus injuries ( P < 0.0001). A 32% reduction in the odds of favorable motor recovery was observed with a 3-month delay to surgery. Patients who had a nerve transfer 6 months or earlier from injury had 2.4 times the odds of favorable motor recovery ( P < 0.001). Conclusions: SFT and DFT provide excellent elbow flexion strength in the majority of patients. Following nerve transfers in individuals with BPI, poorer motor recovery was observed with each 3-month delay to surgery.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».