Developing a Consensus-Based Core Set of Outcome Measures for Ulnar Nerve Surgery: A Delphi Study With Focus on the Supercharged End-to-Side Anterior Interosseous Nerve to Ulnar Nerve Transfer
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The supercharged end-to-side (SETS) anterior interosseous to ulnar nerve transfer is increasingly used to augment intrinsic muscle recovery in patients with severe ulnar neuropathy. However, there is a lack of standardized outcome measures to evaluate the effectiveness of this procedure. This study aimed to develop a consensus-based core set of outcome measures applicable to ulnar nerve surgery, with a specific focus on the SETS transfer. Methods: A two-round modified Delphi process was conducted involving 15 multidisciplinary experts in hand surgery and upper limb rehabilitation. The initial survey was informed by a comprehensive literature review and expert opinion. Participants ranked outcome domains and corresponding measurement tools based on their relevance in both clinical and research settings. Consensus was defined as ≥75% agreement. A second-round survey was conducted to refine the results and focus specifically on outcomes applicable to SETS procedures. Results: In Round 1, experts reached consensus on several key domains including motor function, functional ability, quality of life, pain, dexterity, and sensory evaluation. In Round 2, a refined core outcome set for SETS procedures was established. Lateral pinch strength and daily living function self-assessment were prioritized across both settings. Validated tools endorsed included the Patient-Rated Ulnar Nerve Evaluation, Short Form-12, visual analog scale, nine-hole peg test, and two-point discrimination. Conclusions: This Delphi study established a consensus-based core outcome set for evaluating surgical outcomes following ulnar nerve reconstruction, with specific application to SETS procedures. The proposed framework integrates patient-reported and clinician-rated measures and may support standardization in future research and clinical practice. Clinical relevance: The lack of standardized outcomes for ulnar nerve transfers limits cross-study comparisons and evidence synthesis. This study provides a structured outcome set to support consistent evaluation and improve decision making in patients undergoing SETS or related procedures.
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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 | 0,247 | 0,173 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».