Does the method of botulinum neurotoxin injection for limb spasticity affect outcomes? A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To systematically review randomized controlled trials of botulinum neurotoxin for limb spasticity to determine whether different injection techniques affect spasticity outcomes. METHODS: MEDLINE, EMBASE, CINAHL, and Cochrane Central Register of Controlled Trials electronic databases were searched for English language human randomized controlled trials from 1990 to 13 May 2016. Studies were assessed in duplicate for data extraction and risk of bias using the Physiotherapy Evidence Database scale and graded according to Sackett's levels of evidence. RESULTS: Nine of 347 studies screened met selection criteria. Four categories of botulinum neurotoxin injection techniques were identified: (1) injection localization technique; (2) injection site selection; (3) injectate volume; (4) injection volume and site selection. There is level 1 evidence that: ultrasound, electromyography, and electrostimulation are superior to manual needle placement; endplate injections improve outcomes vs. multisite quadrant injections; motor point injections are equivalent to multisite injections; high volume injections are similar to low volume injections; and high volume injections distant from the endplate are more efficacious than low volumes closer to the endplate. CONCLUSION: Level 1 evidence exists for differences in treatment outcomes using specific botulinum neurotoxin injection techniques. Findings are based on single studies that require independent replication and further study.
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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 | 0,014 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».