Novel Botulinum Toxin Injection Protocols for Parkinson Tremor and Essential Tremor – the Yale Technique and Sensor-Based Kinematics Procedure for Safe and Effective Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hand tremor associated with Parkinson disease (PD) and essential tremor (ET) can often become challenging to treat in clinical practice. Local injections of botulinum toxin-A (BoNT-A) for hand tremor is an evolving field with newer injection techniques being utilized in clinical studies. The utility of BoNT-A therapy for ET and PD-tremor however, has been questioned based on the high incidence of finger and hand weakness after treatment. Method: The study includes detailed analysis of the techniques utilized in BoNT injection in ET and PD tremor. Results: There were 4 high-quality investigations which consisted of Class I or II double-blind placebo-controlled trials and one medium-quality study that was a prospective, open label, class III investigation. Discussion: This paper discusses two recently developed technology-based injection methods for BoNT-A therapy of ET and PD tremor, which includes comprehensive EMG screening of forearm and arm muscles with selective injections (Yale method) and the whole arm kinematic tremor assessment developed by Jog et al. In recent years, controlled, blinded studies of these two methods have shown significant post-injection reduction of finger, hand and whole limb tremor compared to the previously published controlled clinical trials not using these methodologies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».