Botulinum toxin injection for hemiplegic shoulder pain: Do we know enough yet?
Notice bibliographique
Résumé
In patients with spastic hemiplegia, botulinum toxin A (BoNTA) injection into the subscapularis (SB) has been shown to decrease shoulder pain and increase range of motion (Unlu et al., 2010; Yelnik et al., 2007). The intramuscular innervation pattern of SB has not been well studied, but could provide insight into neuromuscular partitioning, enabling the development of an optimal injection approach that enhances the efficacy of BoNTA. The purpose of this study is to document the extra‐ and intramuscular innervation patterns of SB throughout the muscle volume to identify neuromuscular partitions. Forty‐five formalin embalmed cadaveric specimens were used in this study. Extraand intramuscular innervation patterns of SB were documented using digitization and 3D modelling (n=7), and dissection and photography (n=38). Innervation patterns throughout the muscle volume were analyzed. The number of extramuscular branches (2–5) were correlated with the four identified intramuscular innervation patterns, partitioning the muscle into two parts (superior and inferior; n=11) or three parts (superior, middle and inferior; n=34). Due to the presence of neuromuscular partitions, injection in multiple locations may be required to achieve maximal effect. Future studies are needed to determine whether the number of partitions injected correlates with clinical outcomes.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».