P.123 Decoding the brachial plexus : from fundamentals to advances - anatomy, imaging and pathologies
Notice bibliographique
Résumé
Background: The brachial plexus provides motor and somatosensory innervation to the upper limb and upper chest. Evaluation of brachial plexus disease is based on history, physical examination etc but imaging plays an important role for lesion localization, characterization and its classification. Effective reporting of imaging findings requires that neuroradiologist should be familiar with the brachial plexus anatomy, relevant landmarks, the spectrum and categories of brachial plexopathies. All above objectives will be discussed in this oral presentation. Methods: Normal brachial plexus anatomy is assumed for five anatomic landmarks: neural foramen, interscalene triangle, lateral border of the first rib, medial border of the coracoid process, and lateral border of the pectoralis minor corresponding to level of roots, trunks, divisions, cords and terminal branches. Conventional radiography has role in evaluating bony injuries. CT has limited role. MR used for comprehensive evaluation of the brachial plexus. Causes of brachial plexopathy are divided into traumatic and nontraumatic with specific features of each. Results: Imaging of brachial plexus is important part of treatment planning and rehabilitation of brachial plexopathies. Confident reporting can be done by knowing basics and injury patterns. Conclusions: Neuroradiologist should have sound knowledge of brachial plexus imaging in order to better contribute to pateint care.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,022 |
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 ».