Tonic stretch reflex threshold as a measure of spasticity after stroke: Reliability, minimal detectable change and responsiveness
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine inter-rater reliability, minimal detectable change and responsiveness of Tonic Stretch Reflex Threshold (TSRT) as a quantitative measure of elbow flexor spasticity. METHODS: Elbow flexor spasticity was assessed in 55 patients with sub-acute stroke by determining TSRT, the angle of spasticity onset at rest (velocity = 0°/s). Elbow flexor muscles were stretched 20 times at different velocities. Dynamic stretch-reflex thresholds, the elbow angles corresponding to the onset of elbow flexor EMG at each velocity, were used for TSRT calculation. Spasticity was also measured with the Modified Ashworth Scale (MAS). In a sub-group of 44 subjects, TSRT and MAS were measured before and after two weeks of an upper-limb intervention. RESULTS: The intraclass correlation coefficient was 0.65 and the 95% minimal detectable change was 32.4°. In the treated sub-group, TSRT, but not MAS significantly changed. TSRT effect size and standardized response mean were 0.40 and 0.35, respectively. Detection of clinically meaningful improvements in upper-limb motor impairment by TSRT change scores ranged from poor to excellent. CONCLUSIONS: Evaluation of stroke-related elbow flexor spasticity by TSRT has good inter-rater reliability. Test responsiveness is low, but better than that of the MAS. SIGNIFICANCE: TSRT may be used to complement current scales of spasticity quantification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».