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Enregistrement W2742066471 · doi:10.1161/str.47.suppl_1.tmp34

Abstract TMP34: OnabotulinumtoxinA Treatment in Post-stroke Lower Limb Spasticity: Long-term Results From a Phase 3 Study

2016· article· en· W2742066471 sur OpenAlexaff
Theodore Wein, Alberto Esquenazi, Wolfgang H. Jost, Anthony B. Ward, Tinna Kwan, Grace Pan, Rozalina Dimitrova

Notice bibliographique

RevueStroke · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBotulinum Toxin and Related Neurological Disorders
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineModified Ashworth scaleClinical Global ImpressionPlaceboSpasticityPhysical therapyAnkleStroke (engine)Rating scaleSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Long-term efficacy of onabotulinumtoxinA (onabotA) in post-stroke lower limb spasticity (PSLLS) is not clearly established. Hypothesis: OnabotA provides sustained efficacy in PSLLS. Methods: A multicenter, phase 3, 12-week, double-blind (DB), placebo-controlled study of patients with ankle PSLLS (Modified Ashworth Scale [MAS] ≥3) was followed by an open-label (OL) extension, during which all patients received 1-3 treatment cycles (∼12-week intervals) of onabotA (≤400U). Endpoints: change from baseline in MAS and Clinical Global Impression of Change (CGI) physician rating, and percent of patients achieving passive and active goals (Goal Attainment Scale [GAS]) by physician and patient. Results: 468 patients enrolled (onabotA, n=233; placebo, n=235); 447 (95.5%) completed the DB and 249 (53.2%) completed the OL phase at DB database lock. Significant improvement in MAS achieved with onabotA in DB was sustained in OL phase (Table). Significant improvements in CGI in DB continued to improve in OL phase. During OL phase, MAS ankle change from baseline and CGI by physician raw scores and proportions of responders were largest at week 6 and generally increased over 3 OL treatment cycles. With onabotA, GAS by patient improved ( P =0.036), as did the proportion that progressed toward active ( P =0.009) and passive ( P =0.044) goal attainment by physician. The percentage of patients who met passive and active goals (GAS by physician≥0) after 1 onabotA treatment increased from 40% to 64% and 27% to 65%, respectively, after 4 treatments. Common DB treatment-related AEs (onabotA vs placebo): injection-site pain (1.7% vs 0.9%) and pain in extremity (0.4% vs 2.1%). Conclusions: OnabotA was well-tolerated and produced improvements in MAS, CGI, and GAS during the DB phase that continued into the OL phase, demonstrating long-term benefits in patients with PSLLS.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeEssai randomisé
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
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