Neuromuscular Electrical Stimulation for Treatment of Muscle Impairment: Critical Review and Recommendations for Clinical Practice
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: In response to requests from physiotherapists for guidance on optimal stimulation of muscle using neuromuscular electrical stimulation (NMES), a review, synthesis, and extraction of key data from the literature was undertaken by six Canadian physical therapy (PT) educators, clinicians, and researchers in the field of electrophysical agents. The objective was to identify commonly treated conditions for which there was a substantial body of literature from which to draw conclusions regarding the effectiveness of NMES. Included studies had to apply NMES with visible and tetanic muscle contractions. Method: Four electronic databases (CINAHL, Embase, PUBMED, and SCOPUS) were searched for relevant literature published between database inceptions until May 2015. Additional articles were identified from bibliographies of the systematic reviews and from personal collections. Results: The extracted data were synthesized using a consensus process among the authors to provide recommendations for optimal stimulation parameters and application techniques to address muscle impairments associated with the following conditions: stroke (upper or lower extremity; both acute and chronic), anterior cruciate ligament reconstruction, patellofemoral pain syndrome, knee osteoarthritis, and total knee arthroplasty as well as critical illness and advanced disease states. Summaries of key details from each study incorporated into the review were also developed. The final sections of the article outline the recommended terminology for describing practice using electrical currents and provide tips for safe and effective clinical practice using NMES. Conclusion: This article provides physiotherapists with a resource to enable evidence-informed, effective use of NMES for PT practice.
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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 | 0,073 | 0,187 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».