Anthropometric Measures, Recurrent Laryngeal Nerves Diameter, Electromyographic Responses and Vocal Cord Paralysis Risk
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine (1) the relationship between anthropometric measurements and recurrent laryngeal nerve (RLN) diameter; (2) whether thin RLNs have different baseline electromyographic (EMG) characteristics; (3) if thin or branched morphology is associated with increased risk of EMG adverse events, loss of signal (LOS) or vocal cord paresis/paralysis (VCP). METHODS: In this prospective study, anthropometric data were collected, including weight, height, body mass index (BMI), neck circumference, shoulder diameter, and circumference of the right middle finger (RMF) or right ring finger (RRF). RESULTS: , body weight < 120 kg, height < 175 cm, neck circumference < 40 cm, shoulder diameter < 50 cm, and RMF or RRF < 7.6 cm (all p < 0.05). No statistically significant differences were detected in baseline EMG characteristics between thin and thick RLNs bilaterally (except for right RLN R2 latency). We had zero cases of LOS or VCP. In all branched nerves, motor fibers resided in the anterior branch. CONCLUSION: Multiple anthropometric factors were associated with RLN diameter. Most of the studied EMG signal characteristics did not statistically differ by RLN diameter. With zero events of LOS or VCP, our study is not powered to determine if thin diameter or branching are independent risk factors for RLN injury in a high-volume endocrine surgery practice utilizing IONM.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».