Comorbidities in amputation: a systematic review of hemiplegia and lower limb amputation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this review of the scientific literature was to investigate the incidence and prevalence of hemiplegia with lower limb amputation, and to identify outcomes following the dual disability of hemiplegia and amputation. METHODS: Electronic searching of the literature identified major studies examining the effects of hemiplegia on rehabilitation following amputation. Data were extracted and levels of evidence assigned for each subtopic area. RESULTS: The summary conclusions are Level 4 evidence. The prevalence of amputation and hemiplegia is 8-18% and amputation and hemiplegia occur most often in the same leg. Once individuals with hemiplegia and lower limb amputation are selected for prosthetic rehabilitation, rate of successful functional ambulation is greater than 58%. In general there is a lower rate of prosthetic success and independence with hemiplegia than without. Predictive factors associated with success include less severe hemiplegia, laterality of hemiplegia (ipsilateral and right side), transtibial level of amputation and absence of impaired mental function. There is wide variation in length of hospital stay, but a specialty multidisciplinary team reduces length of stay. CONCLUSIONS: Patients with dual disability of hemiplegia and amputation generally benefit from a prosthetic rehabilitation program. Further study on predictive factors for outcome would be beneficial. IMPLICATIONS FOR REHABILITATION: • The prevalence of hemiplegia with lower limb amputation ranges from 8 to 18%, most frequently affecting the same leg. • The majority of patients attain successful functional levels of ambulation with prosthetic rehabilitation, although lower rates than nonhemiplegic patients. • Predictive factors associated with greater success include less severe hemiplegia, ipsilateral hemiplegia, transtibial level of amputation and absence of impaired mental function.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| 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 ».