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Enregistrement W4409786286 · doi:10.1097/01.gox.0001112052.49047.cb

24. Radial Nerve Recovery After Humerus Fracture Using Frequentist and Bayesian Statistics

2025· article· en· W4409786286 sur OpenAlexaff
Nienke A. Krijnen, Alexander J. Comerci, Linden K. Head, Ingmar W.F. Legerstee, Neal C. Chen, Mario G. Solari, Teun Teunis

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery Global Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopedic Surgery and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrequentist inferenceStatisticsBayesian probabilityFracture (geology)MathematicsBayesian inferenceGeologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Humerus fractures are among the most common fractures and are accompanied by radial nerve injury in approximately 1 in 8 patients. Nerve transfers have gained popularity as a treatment option when spontaneous recovery does not occur, but they need to be performed early and therefore carry the risk of overtreatment. Since most radial nerve injuries are likely to recover spontaneously, the optimal timing of surgery - the moment the probability of neurotmesis outweighs the iatrogenic harm from surgery - is unclear. We asked: (1) What is the probability of recovery of radial nerve paralysis after humerus fracture accounting for time passed after injury? (2) What factors are independently associated with timing of radial nerve recovery? METHODS: We retrospectively re-screened records from a previously established patient cohort of 374 adults with surgically treated humerus fractures for patients with a radial nerve palsy. We included 53 patients with a radial nerve palsy in addition to their traumatic humerus fracture. The median age was 43 years (range 18 to 94), and 49% were male. Most palsies were present preoperatively (83%) and median time from injury to surgery was 2 days (range 0 to 64). We collected data on motor recovery (Medical Research Council 3 or higher) of the wrist and digits. RESULTS: (1) Although the Kaplan-Meier function shows that after 4 months more than 50% of patients recovered motor function, the probability that a patient is going to recover, assessed with Bayesian statistics, remains above 50% up to 8 months. If a patient has not yet recovered, the probability that a patient is going to recover is 45% at 8 months, 29% at 10 months, and 17% at 12 months. (2) Obese patients have a higher rate of recovery at any given time (HR 5.7 [95% CI 2.2 to 15, p<0.0001]. Patients seem to regain wrist function before regaining digital function. CONCLUSION: Early exploration or nerve transfers for radial nerve injury after humerus fractures seem to carry a significant risk of overtreatment, as patients still have a substantial chance of spontaneous recovery at that time. Awaiting recovery for at least one year and performing tendon transfers seems to result in the lowest amount of overtreatment and unnecessary iatrogenic harm.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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