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Enregistrement W2772497903 · doi:10.17352/2455-5487.000055

Low Prevalence of Botulinum Toxin-A Adverse Effects: Good Safety Profile or Underreporting?

2017· article· en· W2772497903 sur OpenAlexaff
O Aimer, Nicolás Roche, Hugues Michelon, Alfons Schnitzler, K Hamami

Notice bibliographique

RevueJournal of Novel Physiotherapy and Physical Rehabilitation · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBotulinum Toxin and Related Neurological Disorders
Établissements canadiensCégep de Saint-Laurent
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdverse effectMedicineIncidence (geometry)Botulinum toxinInternal medicineAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction:The incidence of botulinum toxin type A (BoNT-A) injections related adverse effects (AE) is relatively high in literature.Many of injections are carried out yearly in our Physical and Rehabilitation Medicine (PRM) unit, however only 4 adverse effects have been reported since 2010.The aim of this single-center prospective observational study was to determine the reasons to explain the large difference in the prevalence of AE reported in the literature and in our PRM unit, and to take measures to improve AE reporting.Method: Patients suffering from limb spasticity were monitored between May and August 2015.Four to six weeks after intramuscular BoNT-A injection, patients were contacted by a pharmacist and questioned about any AE experienced.A survey was also performed to explore the reporting of adverse effects among the physicians injecting BoNT-A.Results: Twenty-seven patients were included in the study.Thirteen patients (44%) reported 23 AE that occurred between 4 and 6 weeks after injection.Two of them were major effects and all resolved spontaneously.Physicians reported having noted AE following BoNT-A injection in the medical fi les, without declaring them.Conclusion.The results of this study confi rm that BoNT-A related AE are under-reported.Information and training are required to raise physician awareness and increase AE reporting.This will improve management of its tolerance and effi cacy.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,068
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,068
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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