Developing a Consistent, Reproducible Botulinum Toxin Type A Dosing Method for Upper Limb Tremor by Kinematic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Botulinum toxin type A (BoNT-A) injection patterns customized to each patient's unique tremor characteristics produce better efficacy and lower adverse effects compared to the fixed-muscle-fixed-dose approach for Essential Tremor (ET) and Parkinson's disease (PD) tremor therapy. This article outlined how a kinematic-based dosing method to standardize and customize BoNT-A injections for tremors was developed. Seven ET and eight PD participants with significant tremor reduction and minimal perceived weakness using optimized BoNT-A injections determined by clinical and kinematic guidance were retrospectively selected to develop the kinematic-based dosing method. BoNT-A dosages allocated per joint were paired to baseline tremor amplitudes per joint. The final kinematic-based dosing method was prospectively utilized to validate BoNT-A injection pattern selection without clinical/visual assessments in 31 ET and 47 PD participants with debilitating arm tremors (totaling 122 unique tremor patterns). Whole-arm kinematic tremor analysis was performed at baseline and 6-weeks post-injection. Correlation and linear regression analyses between baseline tremor amplitudes and the change in tremor amplitude 6-weeks post-injection, with BoNT-A dosages per joint, were performed. Injection patterns determined using clinical assessment and interpretation of kinematics produced significant associations between baseline tremor amplitudes and optimized BoNT-A dosages in all joints. The change in elbow tremor was only significantly associated with the elbow total dose as the change in the wrist and shoulder tremor amplitudes were not significantly associated with the wrist and shoulder dosages from the selected 15 ET and PD participants. Using the kinematic-based dosing method, significant associations between baseline tremor amplitudes and the change (6-weeks post-first treatment) in tremor at each joint with BoNT-A dosages for all joints was observed in all 78 ET and PD participants. The kinematic-based dosing method provided consistency in dose selection and subsequent tremor reduction and can be used to standardize tremor assessments for whole-arm tremor treatment planning.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».