Systematic Review of the Effectiveness of Pharmacological Interventions in the Treatment of Spasticity of the Hemiparetic Lower Extremity More Than Six Months Post Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The long-term management of lower limb spasticity after stroke is an important aspect of an individual's physical recovery and quality of life. OBJECTIVE: To examine the effectiveness of pharmacological interventions in reducing spasticity of the lower limb in chronic stroke survivors. METHODS: PubMed, CINAHL, and EMBASE were searched for studies in which (1) ≥50% of the sample size had sustained a stroke; (2) the research design was a randomized controlled trial (RCT); (3) the mean time since stroke was ≥6 months for both the treatment and control groups, at the time treatment was initiated; (4) the treatment group received a pharmacological intervention aimed at treating lower limb spasticity; and (5) spasticity was assessed pre and post treatment. Methodological quality of each study was assessed using the PEDro tool. RESULTS: Nine RCTs (PEDro scores, 4-9) met inclusion criteria and included a pooled sample size of 605 individuals with a mean age of 54.8 years (range, 14-86). Four RCTs provided evidence that botulinum toxin type A was effective in reducing spasticity compared to persons receiving placebo or a phenol neurolytic. One study provided evidence that both alcohol and phenol neurolytics were effective in reducing spasticity. Finally, 4 studies provided evidence that oral and intrathecal medications were effective in reducing lower limb spasticity compared to placebo. CONCLUSIONS: Pharmacological treatment initiated 6 months post stroke reduced lower limb spasticity. Relevant areas of exploration for future research could include the period of effectiveness, long-term complications, and a cost-benefit analysis of such treatments.
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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 | 0,009 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».