Poster 289 Patient Registry of Spasticity Care World Data Analysis Based on Physician Experience
Notice bibliographique
Résumé
Alberto Esquenazi: Research Grants - Allergan, Research Grants - IPSEN To report real-world treatment patterns in stroke and traumatic brain injury (TBI) patients treated with OnabotulinumtoxinA (onaBoNt), AbobotulinumtoxinA (aboBoNt), IncobotulinumtoxinA (incoBoNt) and phenol based on physician experience. Prospective, multicenter, observational registry design. Twenty-nine sites from: United States, Italy, Germany, Spain, Australia, Israel, Canada, Argentina and Mexico. 759 subjects with stroke or TBI, 17 More Experienced Physicians (MEP) and 12 Less Experienced Physicians (LEP). onaBoNt, aboBoNt, incoBoNt or phenol injection based on clinical need. Treatment administration characteristics during routine care, Ashworth, pain and goal attainment scale (GAS). 627 stroke and 132 TBI participants. Age, gender and body mass index (BMI) significantly differed per physician experience (P = <.0001; .03; .002, respectively). Mean botulinum toxin doses were statistically different with larger mean doses injected by MEP in the upper limb (UL) (59.9 ± 39.0, P = .0009). Mean doses injected by MEP in the lower limb (LL) were statistically larger (101.8 ± 69.2, P < .0001). Treated deformities significantly differed based on physician experience for UL and LL (P <.0001). Ashworth scores improved in both physician groups, however they were not significantly different across groups with the exception of the adducted thighs; equinovarus/equinus foot and thumb-in palm (P = .0395; P <.0001 and P =.0006, respectively). There was a statistically significant larger change in hand pain scores at follow up for LEP compared to MEP (P = .0102). Physician experience produced statistical significant differences on patients reported satisfaction towards their secondary goal with higher results for MEP (P = .0416). PROS World with its robust sample size, its international nature and the stratification based on physician experience provides clinical nuances of treatment that are not generally obtainable from other study designs. Level III
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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 ».