Revisiting Physiologic and Psychologic Triggers that Increase Spasticity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aims of this study were to systematically identify and summarize the literature examining the impact of physiologic and psychologic triggers on spasticity and discuss the evidence supporting various types of triggers. DESIGN: PubMed, EMBASE, CINAHL, and PEDro databases were searched using specific keyword combinations. Only studies using clinical tests or self-reports of spasticity were included. RESULTS: A total of 1152 articles were scanned for relevance, and of 44 relevant articles, 24 were reviewed. Pregnancy, posture, cold, circadian rhythm, and skin conditions increased spasticity and were measured using objective clinical tests. Self-reports of spasticity suggest that triggers such as bowel- and bladder-related issues, menstrual cycle, mental stress, and tight clothing can all increase spasticity. No literature evidence of increase in spasticity in response to heterotopic ossification, hemorrhoids, deep vein thrombosis, fever, and sleep patterns was found. CONCLUSIONS: Although self-reports indicate a strong possibility of increasing spasticity, without objective examination, the true effects of these triggers on spasticity remain inconclusive. Most studies reviewed here were performed in the spinal cord injury population; therefore, it is not known whether these triggers induce similar effects in persons with other neurologic etiologies.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».