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Enregistrement W4417321354 · doi:10.1136/rapm-2025-107388

Ultrasound-guided motor-sparing forearm blocks for hand surgery: surgical and anesthetic perspectives

2025· article· en· W4417321354 sur OpenAlexaff
Chao-Ying Kowa, Behdad Ravarian, Heather L. Baltzer, Ki Jinn Chin

Notice bibliographique

RevueRegional Anesthesia & Pain Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntraoperative Neuromonitoring and Anesthetic Effects
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForearmAnestheticSurgical proceduresAnesthetic AgentSurgical incision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Certain specialized hand surgery procedures benefit from intraoperative motor testing and patient-demonstrated active range of motion. This requires motor-sparing regional anesthesia of the hand using targeted ultrasound-guided nerve blocks in the forearm. OBJECTIVE: We present a joint surgical and anesthetic perspective covering the utility and indications for motor-sparing forearm blocks. We describe the anatomical principles and technical details of their performance and discuss other considerations for surgical and anesthetic success. FINDINGS: Patient selection and expectation setting are critical for success. Four terminal nerves must be blocked: median nerve, ulnar nerve, superficial radial nerve, and lateral antebrachial cutaneous nerve. These must be targeted distal to origin of motor branches to extrinsic muscles of the hand, with precise deposition of limited volumes of local anesthetic. The nerves can be readily identified with ultrasound imaging by their predictable anatomical relationship to specific muscles and blood vessels. CONCLUSION: Intraoperative motor testing in complex surgical repair of the hand is associated with improved surgical outcomes, as well as greater patient satisfaction. Ultrasound-guided motor-sparing forearm blocks are a safe and effective method for achieving surgical anesthesia and optimal operating conditions in this context.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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