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Enregistrement W2622160804 · doi:10.1371/journal.pone.0178670

Long-term tremor therapy for Parkinson and essential tremor with sensor-guided botulinum toxin type A injections

2017· article· en· W2622160804 sur OpenAlexafffund
Olivia Samotus, Mandar Jog

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesParkinsonfondenAllerganMerz PharmaceuticalsTeva Pharmaceutical IndustriesMitacsNational Parkinson Foundation
Mots-clésEssential tremorMedicineWeaknessBotulinum toxinAdverse effectPhysical medicine and rehabilitationBicepsRating scaleFlexor Carpi UlnarisPhysical therapyAnesthesiaPsychologySurgeryElbowInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Current pharmacological agents used to treat Parkinson disease (PD) tremor and essential tremor (ET) provide suboptimal benefit and are commonly associated with significant adverse effects. Botulinum toxin type A (BoNT-A) has been shown to be effective for wrist tremor though functionally bothersome muscle weakness frequently occurs. This is the longest study to date demonstrating that BoNT-A therapy coupled with kinematic guidance can provide efficacious outcomes for upper limb tremor with minimized unwanted weakness. METHODS: A total of 28 PD and 24 ET participants with bothersome, disabling tremor, received six serial BoNT-A treatments every 16 weeks starting at week 0 with a follow-up visit 6 weeks following a treatment, totaling 96 weeks. Clinical scales, including Fahn-Tolosa-Marin tremor rating scale (FTM), and sensor-based tremor assessments were conducted at each visit. Kinematics was utilized to identify which arm muscles contributed to the tremulous movements and the experienced injector used clinical expertise in determining BoNT-A dosages. RESULTS: Following BoNT-A treatment, clinical ratings of tremor severity and functional ability (FTM) showed significant improvements following the first treatment which was maintained up to week 96 in PD and ET. Kinematics detected a significant reduction in PD and ET tremor amplitudes by 70% and 76% over the treatment course, respectively. By objectively distinguishing tremulous muscles and tremor severity, adverse effects were limited to mild perceived weakness by participants in injected muscles during follow-ups. Following the fourth treatment, BoNT-A dosages in flexor and extensor wrist muscles and biceps were reduced for those experiencing residual weakness which ultimately did not interfere with tremor relief or arm function. CONCLUSIONS: Kinematics is an objective method that can aid clinicians in assessing and determining optimal BoNT-A parameters to alleviate both PD and ET tremor. BoNT-A injections are tolerable and effective when focal therapy regimens are determined and optimized kinematically over a long-term.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations69
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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