Pharmacological and neurosurgical interventions for managing dystonia in cerebral palsy: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To systematically review evidence for pharmacological/neurosurgical interventions for managing dystonia in individuals with cerebral palsy (CP) to inform a care pathway. METHOD: Searches included studies with a minimum of five participants with dystonia in CP receiving oral baclofen, benzodiazepines (clonazepam, diazepam, lorazepam), clonidine, gabapentin, levodopa, trihexyphenidyl, botulinum toxin, intrathecal baclofen (ITB), or deep brain stimulation (DBS). Evidence was classified according to American Academy of Neurology guidelines. RESULTS: Twenty-eight articles underwent data extraction: one levodopa, five trihexyphenidyl, three botulinum toxin, six ITB, and 13 DBS studies. No articles for oral baclofen, benzodiazepines, clonidine, or gabapentin met the inclusion criteria. Evidence for reducing dystonia was level C (possibly effective) for ITB and DBS; level C (possibly ineffective) for trihexyphenidyl; and level U (inadequate data) for botulinum toxin. INTERPRETATION: For dystonia reduction, ITB and DBS are possibly effective, whereas trihexyphenidyl was possibly ineffective. There is insufficient evidence to support oral medications or botulinum toxin to reduce dystonia. There is insufficient evidence for pharmacological and neurosurgical interventions to improve motor function, decrease pain, and ease caregiving. The majority of the pharmacological and neurosurgical management of dystonia in CP is based on clinical expert opinion. WHAT THIS PAPER ADDS: Intrathecal baclofen and deep brain stimulation are possibly effective in reducing dystonia. Current evidence does not support effectiveness of oral medications or botulinum toxin to reduce dystonia. Evidence is inadequate for pharmacological/neurosurgical interventions impact on improving motor function, pain/comfort, and easing caregiving. The majority of the care pathway rests on expert opinion.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».