Application of electrophysiological measures in spinal cord injury clinical trials: a narrative review
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Narrative review. OBJECTIVES: To discuss how electrophysiology may contribute to future clinical trials in spinal cord injury (SCI) in terms of: (1) improvement of SCI diagnosis, patient stratification and determination of exclusion criteria; (2) the assessment of adverse events; and (3) detection of therapeutic effects following an intervention. METHODS: An international expert panel for electrophysiological measures in SCI searched and discussed the literature focused on the topic. RESULTS: Electrophysiology represents a valid method to detect, track, and quantify readouts of nerve functions including signal conduction, e.g., evoked potentials testing long spinal tracts, and neural processing, e.g., reflex testing. Furthermore, electrophysiological measures can predict functional outcomes and thereby guide rehabilitation programs and therapeutic interventions for clinical studies. CONCLUSION: Objective and quantitative measures of sensory, motor, and autonomic function based on electrophysiological techniques are promising tools to inform and improve future SCI trials. Complementing clinical outcome measures, electrophysiological recordings can improve the SCI diagnosis and patient stratification, as well as the detection of both beneficial and adverse events. Specifically composed electrophysiological measures can be used to characterize the topography and completeness of SCI and reveal neuronal integrity below the lesion, a prerequisite for the success of any interventional trial. Further validation of electrophysiological tools with regard to their validity, reliability, and sensitivity are needed in order to become routinely applied in clinical SCI trials.
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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 | 0,011 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».