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Enregistrement W2013369214 · doi:10.1017/s0012162201001608

Selective dorsal rhizotomy: meta-analysis of three randomized controlled trials

2002· review· en· W2013369214 sur OpenAlexaff
John F. McLaughlin, Kristie Bjornson, Nancy Temkin, Paul Steinbok, F. Virginia Wright, Ann Reiner, Theodore S. Roberts, James M. Drake, Maureen O’Donnell, Peter Rosenbaum, Jason Barber, Anne Ferrel

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Medicine & Child Neurology · 2002
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalHospital for Sick ChildrenChildren's & Women's Health Centre of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and Stroke
Mots-clésSpasticityRhizotomySpastic diplegiaMeta-analysisSpasticRandomized controlled trialMedicineCerebral palsyModified Ashworth scalePhysical medicine and rehabilitationDiplegiaPhysical therapyDorsumInternal medicineAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study is a comparative analysis and meta-analysis of three randomized clinical trials. Children with spastic diplegia received either 'selective' dorsal rhizotomy (SDR) plus physiotherapy (SDR+PT) or PT without SDR (PT-only). Common outcome measures were used for spasticity (Ashworth scale) and function (Gross Motor Function Measure [GMFM]). Baseline and 9- to 12-month outcome data were pooled (n=90). At baseline, 82 children were under 8 years old and 65 had Gross Motor Function Classification System level II or III disability. Pooled Ashworth data analysis confirmed a reduction of spasticity with SDR+PT (mean change score difference -1.2; Wilcoxonp<0.001). Pooled GMFM data revealed greater functional improvement with SDR+PT (difference in change score +4.0, p=0.008). Multivariate analysis in the SDR+PT group revealed a direct relationship between percentage of dorsal root tissue transected and functional improvement. SDR+PT is efficacious in reducing spasticity in children with spastic diplegia and has a small positive effect on gross 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,024
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,126
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations298
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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