A Novel Approach to New-Onset Hemiplegic Shoulder Pain With Decreased Range of Motion Using Targeted Diagnostic Nerve Blocks: The ViVe Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Hemiplegic shoulder pain (HSP) is the most common pain disorder after stroke with incidence estimates of 30–70% and associated with reductions in function, interference with rehabilitation, and a reduced quality of life. Onset may occur as soon as a week after stroke in 17% of patients. Management of HSP represents a complex treatment pathway with a lack of evidence to support one treatment. The pain has heterogeneous causes. In the acute setting, decreased range of motion in the shoulder can be due to early-onset spasticity, capsular pattern stiffness, glenohumeral pathology, or complex regional pain syndrome (CRPS). As contracture can form in up to 50% of patients after stroke, effective management of the painful shoulder and upper limb with decreased range of motion requires assessment of each possible contributor for effective treatment. The anesthetic diagnostic nerve block (DNB) is known to differentiate spasticity from contracture and other disorders of immobility and can be useful in determining an appropriate treatment pathway. Objective: To create a diagnostic algorithm to differentiate between the causes of HSP in the stiff, painful shoulder in the subacute setting using diagnostic techniques including the Budapest Criteria for CRPS and DNB for spasticity and pain generators. Results: Examination of each joint in the upper extremity with HSP may differentiate each diagnosis with the use of an algorithm. Pain and stiffness isolated to the shoulder may be differentiated as primary shoulder pathology; sensory suprascapular DNB or intra-articular/subacromial injection can assist in differentiating adhesive capsulitis, arthritis, or rotator cuff injury. CRPS may affect the shoulder, elbow, wrist, and hand and can be evaluated with the Budapest Criteria. Spasticity can be differentiated with the use of motor DNB. A combination of these disorders may cause HSP, and the proposed treatment algorithm may offer assistance in selecting a systematic treatment pathway.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».