Long-term functional outcome after selective posterior rhizotomy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECT: Selective posterior rhizotomy (SPR) is a well-recognized treatment for children with spastic cerebral palsy (CP). Few investigators have used quantitative outcome measures to assess the surgical results beyond 3 years. The authors analyzed data obtained from the McGill Rhizotomy Database to determine the long-term functional outcome of children who had undergone selective dorsal rhizotomy accompanied by intraoperative electrophysiological monitoring. METHODS: The study population was composed of children with spastic CP who underwent SPR and were evaluated by a multidisciplinary team preoperatively, and at 6 months and 1 year postoperatively. Quantitative standardized assessments of lower-limb spasticity, passive range of motion, muscle strength, and ambulatory function were obtained. Of the 93 patients who met the entry criteria for the study, 71 completed the 3-year and 50 completed the 5-year assessments, respectively. Statistical analysis demonstrated significant improvements in spasticity, range of motion, and functional muscle strength at 1 year after SPR. The preoperative, 1-, 3-, and 5-year values for the global score of the Gross Motor Function Measure were 64.6, 70.8, 80, and 85.6, respectively. The greatest improvement occurred in the dimensions reflecting lower-extremity motor function, where the mean change was 10.1% at 1 year, 19.9% at 3 years, and 34.4% at the 5-year follow-up review in comparison with the baseline value. This was associated with a lasting improvement in alignment and postural stability during developmental positions, as well as increased ability to perform difficult transitional movements. CONCLUSIONS: The results of this study support the presence of significant improvements in lower-limb functional motor outcome 1 year after SPR, and the improvements persist at 3 and 5 years. The authors conclude that SPR in conjunction with intraoperative stimulation is valuable for permanently alleviating lower-limb spasticity while augmenting motor function.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».