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Enregistrement W3194603956 · doi:10.23977/aetp.2021.55025

Therapeutic Effect of Botulinum Toxin a on Children with Spastic Cerebral Palsy: Meta-analysis

2021· article· en· W3194603956 sur OpenAlexvenueno aff
Chen Tang, Yingying Shao, Bin Chen, Xudong Jiang

Notice bibliographique

RevueAdvances in Educational Technology and Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBotulinum Toxin and Related Neurological Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCerebral palsySpasticMedicineBotulinum toxinSpastic cerebral palsyRehabilitationRandomized controlled trialMeta-analysisPhysical therapyInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To systematically evaluate the clinical effect of botulinum toxin A (BXT-A) on children with spastic cerebral palsy. All clinical randomized controlled trials (RCTs) of BXT-A in children with spastic cerebral palsy were collected from the database establishment to April 20, 2021. Meta-analysis was performed on the extracted data using Review Manager 5.4 and R 4.0 software. A total of 21 studies met the inclusion criteria, including 1357 cases of spastic cerebral palsy and 704 cases in the BTX-A+ rehabilitation group. Meta-analysis results showed that: MAS score [MD=-0.83, 95%CI (-0.86, -0.80), Z=51.03, P<0.05] and GMFM-88 score [MD=5.50, 95%CI (4.40, 6.59), Z=9.85, P<0.05] in BTX-A+ rehabilitation treatment group, GMFM-D score [MD=8.51, 95%CI (5.24, 11.78), Z=5.09, P<0.05], GMFM-E score [MD=8.44, 95%CI (5.16, 11.72), Z=5.04, P<0.05], CSS score [MD=-1.86, 95%CI (-3.07, -0.66), Z=3.03, P<0.05], PRS score [MD=0.85, 95%CI (0.26, 1.44), Z=2.83, P<0.05] were better than the rehabilitation treatment group in these aspects, and the diversity between the two groups was statistically (P<0.05). BTX-A can effectively enhance motor function, and is an effective method for the treatment of children with spastic cerebral palsy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,046
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,327 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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