Peripheral Neuropathy in the Lower Limbs of Individuals With Spinal Cord Injury or Disease
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study investigated the frequency and types of peripheral neuropathy in the lower limbs of patients undergoing rehabilitation after traumatic spinal cord injury or spinal cord disease. METHODS: This study included consecutive patients with spinal cord injury/spinal cord disease who had electrophysiological assessments during their admission in a rehabilitation center from October 2015 to July 2019. Patients with traumatic spinal cord injury were compared with patients with nontraumatic spinal cord disease. RESULTS: There were 67 patients (52 male patients, 15 female patients; mean age = 56.5 yrs) of whom 36 patients had spinal cord injury and 31 patients had spinal cord disease. Most of the patients were middle-aged men with at least one preexisting medical comorbidity, who were mostly admitted for rehabilitation of cervical, incomplete spinal cord injury/spinal cord disease. Most patients (86.6%) had abnormal electrophysiological studies representing 5.57% of all admissions. A length-dependent polyneuropathy was diagnosed in 0.77% of all admissions (n = 8). The group of patients with spinal cord injury was comparable with the group of patients with spinal cord disease regarding the other baseline data, clinical, and electrophysiological findings. CONCLUSIONS: Diseases of the peripheral nervous system were similarly found among patients undergoing rehabilitation for either spinal cord injury or spinal cord disease. A length-dependent polyneuropathy was diagnosed in 0.77% of all admissions. Timely diagnosis and proper treatment of the cause of peripheral neuropathies in the lower limbs in these patients may potentially influence rehabilitation protocols and improve patient outcomes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».