Nerve transfer to musculocutaneous for elbow flexion restoration in brachial plexus injury (Ulnar and/or Median vs. Intercostal): A systematic review and meta-analysis of comparative studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nerve transfers are a cornerstone in the surgical management of traumatic brachial plexus injuries (BPIs) to restore elbow flexion. Common donor nerves include intraplexal sources like the ulnar and median nerves (fascicular transfers) and extraplexal sources like the intercostal nerves (ICNs). Despite the widespread use of both techniques, the optimal donor nerve remains a subject of debate. This systematic review and meta-analysis aims to compare these techniques for restoring elbow flexion in BPIs. METHODS: A systematic search was conducted across PubMed, Embase, Cochrane Library, Scopus, and Web of Science to identify comparative studies. The quality of the studies included was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Meta-analyses were performed to compare motor recovery (≥ M3), time to M3 recovery, and complication rates between the two surgical approaches. RESULTS: The analysis included 13 studies with a total of 537 patients. In the overall cohort, which included mixed injury patterns, fascicular transfers showed a statistically significant advantage for achieving ≥ M3 recovery (RR = 0.84, 95% CI [0.75, 0.94]). However, when the analysis was restricted to patients with only upper-BPIs, there was no significant difference in achieving ≥ M3 strength between fascicular and ICN transfers (RR = 0.92, 95% CI [0.82, 1.04]). Fascicular transfers resulted in a significantly faster time to ≥ M3 recovery by approximately five months (MD = 5.25, 95% CI [2.87, 7.62]). Donor-site morbidity (18 sensory, 10 motor deficits) and wrist co-flexion were reported in fascicular transfer groups, whereas pneumothorax (4 cases) was the primary complication for ICN transfers. CONCLUSION: In patients with upper-BPIs, fascicular and ICN transfers yield comparable elbow flexion strength. The choice of procedure is a trade-off between the faster recovery offered by fascicular transfers and the better rehabilitation course of ICN transfers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,002 |
| 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 ».