2015 Young Investigator Award Winner
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: A cross-sectional cadaveric examination of displacement and strain measured at the level of the cervical nerve roots during upper limb neural tension testing (ULNTT) with median nerve bias. OBJECTIVE: To determine the displacement and strain of cervical nerve roots C5-C8 during ULNTT with minimal disruption of surrounding tissues. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Clinical examination of neural pathology involving cervical nerve roots is difficult because of the transient nature of pathologies, such as cervical radiculopathy, entrapment neuropathies, and thoracic outlet syndrome. Cadaveric studies have demonstrated significant displacement and strain in lumbosacral nerve roots during neurodynamic testing of the lower extremity. Examination into the biomechanical behaviors of cervical nerve roots during ULNTT has not been performed. METHODS: Eleven unembalmed cadavers were positioned supine as though undergoing ULNTT. Radiolucent markers were implanted into cervical nerve roots C5-C8. Posteroanterior fluoroscopic images were captured at resting and ULNTT positioning. Images were digitized and displacement and strain were calculated. RESULTS: ULNTT resulted in significant inferolateral displacement (average, 2.16 mm-4.32 mm, P < 0.001) of cervical nerve roots C5-C8. There was a significant difference in inferolateral displacement between the C5 and C6 nerve roots (3.15 mm vs. 4.32 mm, P = 0.009). ULNTT resulted in significant strain (average, 6.80%-11.87%, P < 0.001) of cervical nerve roots C5-C8. There was a significant difference in strain between the C5 and C6 nerve roots (6.60% vs. 11.87%, P = 0.03). CONCLUSION: ULNTT caused significant inferolateral displacement and strain in cervical nerve roots C5-C8. These results provide the mechanical foundation for the use of ULNTT in clinical evaluation of pathology in the cervical region, such as in cervical radiculopathy, entrapment neuropathies, and thoracic outlet syndrome. LEVEL OF EVIDENCE: 2.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».