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Enregistrement W2422935378 · doi:10.1017/cjn.2016.150

P.046 Can targeted exercises for nerve movement be effective for primary restless leg syndrome in adults with and without musculoskeletal pain?

2016· article· en· W2422935378 sur OpenAlexvenueno aff
SG Gibbons

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRestless Legs Syndrome Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRestless legs syndromePhysical therapyMedicinePhysical medicine and rehabilitationRating scaleStraight leg raiseRange of motionPsychologyNeurology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Restless leg syndrome (RLS) is common with musculoskeletal pain conditions and has been associated with small fiber neuropathy. There are few reports of non pharmacological management of RLS. The purpose of this paper was to report the use nerve mobilization exercises in a group of patients with primary RLS with and without co-morbid chronic non specific low back pain (LBP). Methods: 26 consecutive patients (11M/14F) with primary RLS and LBP attended a mean of 12 physiotherapy sessions (range 4-16). Patients were given 3 neural mobilization exercises to do twice daily 15-20 repetitions. Outcome measures were: Global Rating of Change Scale (GROC); Restless Legs Syndrome Rating Scale (RLS-RS); and RLS Ordinal Scale (RLS-OS). Based on the RLS-RS 1 was very severe, 8 were severe and 17 were moderate. Results: Follow up was a mean of 14 months (range12-16). Mean baseline for the RLS-RS was 22.8. The mean change was 20.3 (range 14-26). The mean baseline for the RLS-OS was 4.3. The mean score at follow up was 1.2 (range 1-4). GROC changed a mean of 6.2 (range 3-7). Conclusions: The results suggest that targeted exercises may be useful in managing primary RLS. A level 1 clinical trial is warranted. Further research is needed to identify the mechanism of action.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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