Incidence, Prevalence, and Risk Factors of Hemiplegic Shoulder Pain: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
The current systematic review aimed to investigate the incidence, prevalence, and risk factors causing hemiplegic shoulder pain (HSP) after stroke. Two independent authors screened titles and abstracts for the eligibility of the included studies in the electronic databases PubMed and Web of Science. Studies which reported the incidence, prevalence, and risk factors of HSP following stroke were included. The included studies were assessed using the Newcastle-Ottawa Scale for evaluating the quality of nonrandomized studies in meta-analyses. Eighteen studies were included in the final synthesis. In all studies, the number of patients ranged between 58 and 608, with the mean age ranging from 58.7 to 76 years. Seven included studies were rated as "good "quality, while one study rated "fair" and 10 studies rated "poor" quality. Eight studies reported incidence rate while 11 studies reported the prevalence of HSP following a stroke. The incidence of HSP was ranging from 10 to 22% in the metanalysis of the included studies. The prevalence of HSP was ranging from 22 to 47% in the metanalysis of the included studies. The most significant predictors of HSP were age, female gender, increased tone, sensory impairment, left-sided hemiparesis, hemorrhagic stroke, hemispatial neglect, positive past medical history, and poor National Institutes of Health Stroke Scale score. The incidence and prevalence of HSP after stroke vary considerably due to various factors. Knowledge of predictors is important to minimize the risk of developing HSP following a stroke.
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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 | 0,012 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».