Poster 305: Down‐Regulation of Pro‐Inflammatory Cytokines, TLR‐2 and TLR‐9 Expression by Human Primary Myoblast after Stimulation with Bolutinum Toxin Type A
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To evaluate the efficacy of using CT to identify specific targeted muscles for spasticity treatment.Design: Prospective.Setting: Hospital and community based diagnostic imaging centers.Participants: 11 subjects, ages 8-52 years old with diagnosis of increased resting muscle tone disturbance.Interventions: Using a Somatom Sensate CT 16 scanner 2-3 mm imaging slices were obtained of the targeted muscle.Optimal localization was achieved and botulinum toxin, diluted 1 mL/100 units, was injected.Main Outcome Measures: Two measures were interchangeably used 1) needle placement verification per CT scan and 2) signal hyperintensity in injected muscle reflecting fluid tracer.Results: All 11 subjects had accurate placement of needle into desired muscle.Conclusions: Treatment of spastic muscles can be challenging for the most proficient clinician.EMG-guided stimulation has limitations and body size can present technical challenges.This study was conducted to prove the efficacy of using CT guidance as another option for the delivery of botulinum toxin to skeletal muscle.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».