Axon counts of potential nerve transfer donors for peroneal nerve reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The common peroneal nerve is the most commonly injured nerve in the lower limb. Nerve transfer using expendable donor nerves is emerging in the literature as an alternative surgical procedure to traditional treatments. OBJECTIVE: To identify potential donors of motor axons from the tibial nerve that can be transferred to the common peroneal nerve branches. METHODS: Using 10 human cadaveric lower extremities, all motor nerve branches of the tibial nerve were identified and biopsied. These were compared with the motor branches to tibialis anterior and extensor hallucis longus (branches of the deep peroneal nerve). RESULTS: The most suitable donor nerves with respect to cross-sectional area to tibialis anterior (cross sectional area [mean ± SD] 0.255±0.111 mm) was the motor branch to lateral gastrocnemius (0.256±0.105 mm). When comparing the total number of axons, the branch to the tibialis anterior had a mean of 3363±1997 axons. The branch to the popliteus was most similar, with 3317±1467 axons. The most suitable donor nerves for the motor branch to extensor hallucis longus (cross sectional area 0.197±0.302 mm) with respect to cross-sectional area was the motor branch to flexor hallucis longus (0.234±0.147 mm). When comparing the total number of axons, the branch to the extensor hallucis longus had an average of 2062±2314 axons. The branch to the lateral gastrocnemius was most similar with 2352±1249 axons and was a suitable donor. CONCLUSION: Nerve transfers should be included in the armamentarium for lower extremity reinnervation, as it is in the upper limb.
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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) | 0,000 | 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 ».