Cubital Tunnel Release Under Local and Regional Anesthesia: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cubital tunnel syndrome (CuTS) occurs due to compression or traction of the ulnar nerve at the elbow. When conservative management fails, CuTS release (including decompression and transposition) can be performed. Recently, more research has investigated local anesthesia (LA) and regional anesthesia (RA) for CuTS release. The objective of this scoping review was to summarize current literature on the safety and efficacy of LA and RA for CuTS release. Methods: A scoping review was conducted following the PRISMA-ScR protocol and reporting guidelines. A search was conducted of MEDLINE, EMBASE, Web of Science and CINAHL based on the key concepts of CuTS release, and LA or RA. Covidence was used for abstract and full-text screening. Results: A total of 21 studies consisting of 1385 patients and 1406 elbows were included. Most studies were case series or cohort studies. Patients received LA in 15 studies ( n = 429 elbows), RA in nine studies ( n = 616 elbows) and general anesthesia (GA) in six studies ( n = 361 elbows). Complication rates after surgery were 2.9% for LA, 2.3% for RA, and 2.5% for GA. Overnight hospital stay was more often required in GA compared to RA. One study reported significantly less postoperative pain using LA compared to GA. Four studies reported preference for LA or had high satisfaction with their procedures. Conclusions: Regional and local anesthetic techniques are safe and feasible for CuTS release. They have similar complication rates to GA, but may offer additional benefits such as intraoperative feedback, and better postoperative pain management.
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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 | 0,008 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».