Adverse Clinical Effects of Botulinum Toxin Intramuscular Injections for Spasticity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The adverse events (AEs) with botulinum toxin type-A (BoNTA), used for indications other than spasticity, are widely reported in the literature. However, the site, dose, and frequency of injections are different for spasticity when compared to the treatment for other conditions and hence the AEs may be different as well. The objective of this study was to summarize the AEs reported in Canada and systematically review the AEs with intramuscular botulinum toxin injections to treat focal spasticity. METHODS: Data were gathered from Health Canada (2009-2013) and major electronic databases. RESULTS: In a 4 year period, 285 AEs were reported. OnabotulinumtoxinA (n=272 events): 68% females, 53% serious, 18% hospitalization, and 8% fatalities. The type of AEs reported were - muscle weakness (19%), oropharyngeal (14%), respiratory (14%), eye related (8%), bowel/bladder related (8%), and infection (5%). IncobotulinumtoxinA (n=13): 38% females, 62% serious, and 54% hospitalization. The type of AEs reported were - muscle weakness (15%), oropharyngeal (15%), respiratory (38%), eye related (23%), bowel/bladder related (15%), and infection (15%). Commonly reported AEs in the literature were muscle weakness, pain, oropharyngeal, bowel/bladder, blood circulation, neurological, gait, and respiratory problems. CONCLUSION: While BoNTA is useful in managing spasticity, future studies need to investigate the factors that can minimize AEs. A better understanding of the underlying mechanisms of the AEs can also improve guidelines for BoNTA administration and enhance outcomes.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».