Efectos de la reparación con conductos de guiado nervioso en la sensibilidad cutánea de pacientes con lesiones nerviosas periféricas, una revisión sistemática.
Bibliographic record
Abstract
INTRODUCCIÓN: Las lesiones de nervio periférico pueden precisar de cirugía para una mejor recuperación, existiendo varias alternativas para lograrlo. Recientemente, han aparecido los conductos como opción prometedora. OBJETIVO: Evaluar los resultados de los conductos y contrastar las diferencias con las otras intervenciones y entre sus distintos materiales. METODOLOGÍA: Siguiendo la guía PRISMA, revisamos en PubMed, Scopus, CENTRAL y ClinicalTrials, donde filtramos por “completed recruitment”. La bibliografía debía incluir lesiones traumáticas en nervios de brazos humanos, reparadas por primera vez utilizando conductos, y que evaluasen los resultados mediante la discriminación estática entre dos puntos. Excluimos los estudios que no fuesen analíticos o descriptivos de series de casos, no indicasen resultados o presentasen distancias entre axones lesionados >3cm. Esta búsqueda acabó el 4/3/23, incluyendo 1721 artículos en el gestor de referencias “Zotero”. Evaluamos su riesgo de sesgo mediante “Rob2”, “ROBINS-I”, “Newcastle-Ottawa” y “National Institutes of Health” y sintetizamos sus resultados cualitativamente. RESULTADOS: Incluimos 890 pacientes en 21 artículos cribados. En ellos, los conductos consiguieron la máxima proporción de resultados ‘excelentes’. Sin embargo, los 4 que compararon con autoinjertos estuvieron sesgados y, de los 7 comparando con sutura, ésta obtuvo mejores porcentajes en uno. El colágeno fue el material más estudiado de los 9 incluidos. Destacó junto al aloinjerto procesado y cordón umbilical. CONCLUSIÓN: Considerando la heterogeneidad, los conductos lograron resultados esperanzadores. Quizás consigan mayor sensibilidad que las suturas, aunque los autoinjertos presentan mejores resultados en otros análisis. El material seleccionado se inclina hacia caprolactona, colágeno o aloinjerto, aunque el cordón parece prometedor.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".