Effect of treating elbow flexor spasticity with botulinum toxin injection and adjunctive casting on hemiparetic gait parameters: A prospective case series
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate changes in hemiparetic gait parameters after treatment of elbow flexor spasticity with botulinum neurotoxin (BoNT) injection and adjunctive casting. DESIGN: Prospective case series. SUBJECTS: Ten participants with spasticity secondary to acquired brain injury (8 stroke, 2 traumatic brain injury). INTERVENTIONS: Participants received BoNT injections for their spastic elbow flexors under ultrasound guid-ance. Two weeks post-injection, an elbow stretching cast was applied for 1 week. OUTCOME MEASURES: Assessments using the Modified Ashworth Scale (MAS), Tardieu scale V1 angle of arrest at slow speed and V3 angle of catch at fast speed, 2-min walk test (2MWT), Edinburgh Gait Score scale (EGS) and video gait analysis for step-length symmetry were conducted pre-BoNT injection (t0) and at cast removal (t1). Goal attainment scale (GAS) was used to assess changes in spasticity and gait 3 months post-injection (t2). RESULTS: At t1, participants showed a mean increase of 16.7° (p < 0.01) on the Tardieu Scale V3 and a mean reduction of 0.5 points on the MAS (p < 0.05). There was also a mean reduction on EGS of 2.7 points (p < 0.05), and a mean increase on 2MWT of 3.1 m (p < 0.05). On the GAS, all participants report-ed impro-ved gait at t2 and 80% reported a decrease in spasticity. CONCLUSION: Combining BoNT injection with casting for treatment of elbow flexor spasticity without treat-ing the lower limb may improve hemiparetic gait parameters.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».