Evidence to Practice: Botulinum Toxin in the Treatment of Spasticity Post Stroke
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Spasticity is a significant problem following stroke. Although there is extensive research examining the efficacy of botulinum toxin as a treatment, there are challenges in implementing its use. METHODS: The results from previously published randomized controlled trials and systematic reviews examining the use of botulinum toxin as a treatment for poststroke spasticity of the upper and lower limb and the shoulder are summarized. Several barriers to implementation are discussed. RESULTS: There is strong evidence that denervation of muscles, in the lower extremity and upper extremity post stroke, with botulinum toxin reduces focal spasticity. There is also strong evidence that it is associated with a small but significant improvement in gait velocity based on a recent meta-analysis. However, evidence that botulinum toxin injections are associated with improved function and improved quality of life is not as compelling. There is evidence that botulinum toxin injected into the subscapularis muscle can reduce spastic shoulder pain and improve passive range of motion of the hemiplegic shoulder. There are a number of challenges with botulinum toxin, including uncertainty over its role in improving motor dysfunction following stroke, the determination of which subsets of patients may benefit, the cost of treatment, and the identification of meaningful outcome measures. CONCLUSIONS: Botulinum toxin has been shown to be an effective treatment in reducing tone and managing spasticity post stroke. However, its effectiveness in improving function has been more controversial.
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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 | 0,021 | 0,163 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,004 |
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 ».