Treatment and Outcomes of Pediatric Traumatic Brachial Plexus Injuries
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Traumatic brachial plexus injuries (TBPIs) in children are rare, and clinical characteristics and outcomes are poorly understood. This study provides a large descriptive cohort of pediatric TBPIs, including presentation, treatment, and outcomes, along with comparison analysis to brachial plexus birth injuries (BPBI). Methods: A retrospective cohort was created of patients aged ≤18 years with TBPI from a single institution between 2001 and 2021. Demographics, injury characteristics, and treatment details were collected. Outcome measures were summarized at presentation and latest follow-up, including Active Movement Scale (AMS), Toronto Test score, and Mallet classification. One hundred eighty-nine cases of BPBI from our institutional BPBI registry were used as a comparison. Results: = .30) scores. Conclusion: While TBPIs are rare in children, data from BPBI studies may help guide understanding of patterns and outcomes. Pediatric TBPIs have higher rates of global plexus injuries and primary nerve surgery. Functional scores for TBPI are worse at presentation but improve to levels comparable to BPBI after surgery, suggesting a ceiling effect after brachial plexus injuries, whether traumatic or birth-related. Key Concepts: (1)Traumatic brachial plexus injuries (TBPI) are rare in children, so an understanding of evaluation and treatment of the more common brachial plexus birth injuries (BPBI) can be helpful.(2)Pediatric TBPI patients have a higher rate of global injuries and need for primary nerve surgery than BPBI patients.(3)While functional scores for TBPI patients are worse at presentation than BPBI patients, they improve to similar levels with treatment. Level of Evidence: III.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».