Tonic Stretch Reflex Threshold as a Measure of Ankle Plantar-Flexor Spasticity After Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Commonly used spasticity scales assess the resistance felt by the evaluator during passive stretching. These scales, however, have questionable validity and reliability. The tonic stretch reflex threshold (TSRT), or the angle at which motoneuronal recruitment begins in the resting state, is a promising alternative for spasticity measurement. Previous studies showed that spasticity and voluntary motor deficits after stroke may be characterized by a limitation in the ability of the central nervous system to regulate the range of the TSRT. OBJECTIVE: The study objective was to assess interevaluator reliability for TSRT plantar-flexor spasticity measurement. DESIGN: This was an interevaluator reliability study. METHODS: In 28 people after stroke, plantar-flexor spasticity was evaluated twice on the same day. Plantar-flexor muscles were stretched 20 times at different velocities assigned by a portable device. Plantar-flexor electromyographic signals and ankle angles were used to determine dynamic velocity-dependent thresholds. The TSRT was computed by extrapolating a regression line through dynamic velocity-dependent thresholds to the angular axis. RESULTS: Mean TSRTs in evaluations 1 and 2 were 66.0 degrees (SD=13.1°) and 65.8 degrees (SD=14.1°), respectively, with no significant difference between them. The intraclass correlation coefficient (2,1) was .851 (95% confidence interval=.703, .928). LIMITATIONS: The notion of dynamic stretch reflex threshold does not exclude the possibility that spasticity is dependent on acceleration, as well as on velocity; future work will study both possibilities. CONCLUSIONS: Tonic stretch reflex threshold interevaluator reliability for evaluating stroke-related plantar-flexor spasticity was very good. The TSRT is a reliable measure of spasticity. More information may be gained by combining the TSRT measurement with a measure of velocity-dependent resistance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».