Systematic review of adjunct therapies to improve outcomes following botulinum toxin injection for treatment of limb spasticity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the quality of evidence from randomized controlled trials on the efficacy of adjunct therapies following botulinum toxin injections for limb spasticity. DATA SOURCES: MEDLINE, EMBASE, CINAHL, and Cochrane Central Register of Controlled Trials electronic databases were searched for English language human studies from 1980 to 21 May 2015. STUDY SELECTION: Randomized controlled trials assessing adjunct therapies postbotulinum toxin injection for treatment of spasticity were included. Of the 268 studies screened, 17 met selection criteria. DATA EXTRACTION: Two reviewers independently assessed risk of bias using the Physiotherapy Evidence Database (PEDro) scale and graded according to Sackett's levels of evidence. DATA SYNTHESIS: Ten adjunct therapies were identified. Evidence suggests that adjunct use of electrical stimulation, modified constraint-induced movement therapy, physiotherapy (all Level 1), casting and dynamic splinting (both Level 2) result in improved Modified Ashworth Scale scores by at least 1 grade. There is Level 1 and 2 evidence that adjunct taping, segmental muscle vibration, cyclic functional electrical stimulation, and motorized arm ergometer may not improve outcomes compared with botulinum toxin injections alone. There is Level 1 evidence that casting is better than taping, taping is better than electrical stimulation and stretching, and extracorporeal shock wave therapy is better than electrical stimulation for outcomes including the Modified Ashworth Scale, range of motion and gait. All results are based on single studies. CONCLUSION: There is high level evidence to suggest that adjunct therapies may improve outcomes following botulinum toxin injection. No results have been confirmed by independent replication. All interventions would benefit from further study.
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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 | 0,002 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».