Reconstruction of the Acute Isolated Common Peroneal Nerve Palsy Using Primarily Nerve Repair and/or Nerve Graft: A Single-Center 28-Year Experience
Notice bibliographique
Résumé
Background: Drop foot is a devastating problem in patients with common peroneal nerve palsy (CPN). The standard surgical treatments are categorized into three main categories: nerve-related procedures, tendon transfers, and functioning free muscle reconstruction. The outcomes of nerve surgeries such as neurolysis, nerve repair, transfer, or graft remain controversial. In this study, we present our experience in acute CPN palsy, employing neurolysis, nerve repair, and nerve grafting in a single institution. Methods: Between 1980 and 2016, 50 patients with CPN injury underwent either primary nerve repair, neurolysis, or nerve graft. Thirty-eight patients met our final inclusion criteria. The functional outcomes of CPN injury were reviewed, categorizing surgical outcomes into three groups based on total ankle ROM and muscle strength. Those with total ROM less than 20 or < M2 muscle strength, 20 to 30 or ≥M2, and ≥30 degrees or ≥M3 were believed to have poor, good, and excellent outcomes, respectively. Results: Nerve grafts shorter than 6 cm are associated with better functional outcome in CPN. Seventy-one percent of patients with nerve grafts shorter than 6 cm achieved good-excellent functional results. Furthermore, 100% of patients in the neurolysis and primary nerve repair groups achieved excellent functional outcomes. Conclusion: CPN surgery is often associated with underwhelming outcomes. With appropriate patient selection and meticulous surgical techniques, one could expect acceptable outcomes in such a patient population. The correct diagnosis and early intervention, along with postoperative immobilization and aggressive rehabilitation, are crucial for improving the outcomes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».