Assessment of spasticity after stroke using clinical measures: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To identify and appraise the literature on clinical measures of spasticity that has been investigated in people after stroke. METHODS: The literature search involved four databases (PubMed, CINAHL, Embase and The Cochrane Library) up to February 2014. The selected studies included those that aimed to measure spasticity using a clinical assessment tool among adult patients post-stroke. Two independent raters reviewed the included articles using a critical appraisal scale and a structured data extraction form. RESULTS: A total of 40 studies examining 15 spasticity assessment tools in patients post-stroke were reviewed. None of the reviewed measurement tools demonstrated satisfactory results for all psychometric properties evaluated, and the majority lacked evidence concerning validity and absolute reliability. CONCLUSION: This systematic review found limited evidence to support the use of most of clinical measures of spasticity for people post-stroke. Future research examining the application and psychometric properties of these measures is warranted. Implications for Rehabilitation There is a need for objective clinical tools for measuring spasticity that are clinically feasible and easily interpreted by clinicians. This review identified various clinical measures of spasticity that have been investigated in people after stroke. Insufficient evidence of psychometric properties precludes recommending one tool over the others. Future research should focus on investigating the psychometric properties of clinical measures of spasticity.
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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 | 0,008 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».