Assessing the neurophysiological effects of botulinum toxin treatment for adults with focal limb spasticity: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: To examine effectiveness of botulinum toxin therapy (BoNT), accurate quantification of the neurological component of underlying spasticity is needed. PURPOSE: Systematically identify and summarize literature on neurophysiological methods to test the effectiveness of BoNT, discuss methodological aspects, and recommend best techniques for clinical and research settings. METHODS: Electronic databases were searched using specific keywords. Reviews and reference lists were hand-checked to find relevant studies. Studies in adults with focal limb spasticity were included. RESULTS: Over 300 articles were scanned for relevance, and a list of 90 relevant articles was made. After excluding reviews and studies in healthy controls or non-spasticity related BoNT, 22 articles were reviewed. Neurophysiological techniques included electromyography (EMG; n = 11), electrical nerve stimulation (n = 13), transcranial magnetic stimulation (TMS; n = 1), functional magnetic resonance imaging (fMRI; n = 1), reflex threshold (n = 4), Achilles tendon reflex (n = 1), reflex latency (n = 1). DISCUSSION: Maximum M-wave amplitude (M-max) and stretch reflex threshold techniques were successfully used to measure the neurophysiological effects of BoNT and have high test-retest reliability. EMG techniques require effective magnitude normalization techniques and establishing test-retest reliability. CONCLUSION: Serial electrical nerve stimulation can be incorporated into clinical practice to assist in follow-up. We recommend using M-max and stretch reflex threshold techniques to assess the neurophysiological effects.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».