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Enregistrement W2119978846 · doi:10.1177/1545968309343213

Management of Spasticity After Spinal Cord Injury: Current Techniques and Future Directions

2009· review· en· W2119978846 sur OpenAlexafffund
Sherif M. Elbasiouny, Daniel Moroz, Mohamed Bakr, Vivian K. Mushahwar

Notice bibliographique

RevueNeurorehabilitation and neural repair · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBotulinum Toxin and Related Neurological Disorders
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSpasticitySpinal cord injuryMedicineMultiple sclerosisPhysical medicine and rehabilitationCerebral palsyStroke (engine)NeuroscienceSpinal cordPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spasticity, resulting in involuntary and sustained contractions of muscles, may evolve in patients with stroke, cerebral palsy, multiple sclerosis, brain injury, and spinal cord injury (SCI). The authors critically review the neural mechanisms that may contribute to spasticity after SCI and assess their likely degree of involvement and relative significance to its pathophysiology. Experimental data from patients and animal models of spasticity as well as computer simulations are evaluated. The current clinical methods used for the management of spasticity and the pharmacological actions of drugs are discussed in relation to their effects on spinal mechanisms. Critical assessment of experimental findings indicates that increased excitability of both motoneurons and interneurons plays a crucial role in pathophysiology of spasticity. New interventions, including forms of spinal electrical stimulation to suppress increased neuronal excitability, may reduce the severity of spasticity and its complications.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations280
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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