Ultrasound-Guided Multi-Branch Rectus Femoris Nerve Block for Spasticity Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Background: Stiff-knee gait commonly involves rectus femoris spasticity in patients with central nervous system lesions. Diagnostic nerve blocks aid in predicting treatment outcomes; however, current techniques may overlook multiple nerve branches that innervate the rectus femoris muscle, potentially resulting in an incomplete assessment of treatment outcomes. Methods: We present an ultrasound-guided approach that we currently use in our practice, using anatomical landmarks, including the femoral artery, the sartorius muscle, and the rectus femoris’ characteristic “J-shaped” internal tendon. The technique employs an “elevator” scanning method to identify all motor nerve branches (typically 2–3) entering the proximal third of the rectus femoris muscle. Each branch is blocked using an in-plane needle approach with 1–2 mL of 2% lidocaine. Results: The technique enables the visualization of hyperechoic nerve branches entering the rectus femoris muscle from medial to lateral, sometimes accompanied by small vascular branches that are identifiable with a Doppler ultrasound. Optimal ultrasound settings include probes >8 MHz, appropriate focus positioning, and dynamic range < 60 dB. The multi-branch approach produces rapid-onset motor weakness (5–10 min). Conclusions: This comprehensive multi-branch rectus femoris nerve block technique may enhance diagnostic accuracy for spasticity assessment, potentially leading to more informed treatment selection for stiff-knee gait.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».