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Enregistrement W3205791427 · doi:10.1016/j.arrct.2021.100158

Canadian Physicians' Use of Perioperative Botulinum Toxin Injections to Spastic Limbs: A Cross-sectional National Survey

2021· article· en· W3205791427 sur OpenAlexafffundabout
Farris Kassam, Sepehr Saeidiborojeni, Heather Finlayson, Paul Winston, Rajiv Reebye

Notice bibliographique

RevueArchives of Rehabilitation Research and Clinical Translation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBotulinum Toxin and Related Neurological Disorders
Établissements canadiensGF Strong Rehabilitation CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAbbVie CanadaIpsen
Mots-clésMedicinePerioperativeBotulinum toxinSpasticityCross-sectional studyAdverse effectSpasticRehabilitationPhysical therapyAnesthesiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To investigate the practice patterns of Canadian physicians who use perioperative botulinum toxin (BoNT) injections to improve surgical outcomes on spastic limbs. DESIGN: A cross-sectional national survey composed of an invitation email and an 18-item questionnaire was disseminated by a national physical medicine and rehabilitation (PMR) society to 138 physician members involved in spasticity management. SETTING: Not applicable. PARTICIPANTS: Twenty-five percent of the participants (N=34) fully completed the survey. INTERVENTIONS: Not applicable. MAIN OUTCOME MEASURES: Participants completed an online questionnaire that examined the practice patterns and surgical outcomes associated with perioperative BoNT injections. RESULTS: The majority (n=21; 84%) of Canadian physicians who inject BoNT perioperatively to improve outcomes of surgeries performed on spastic limbs are specialists in PMR practicing in academic settings. Most respondents (74%) used BoNT injections for perioperative treatment for patients with limb spasticity undergoing surgery. Of those surveyed, 65% of physicians used BoNT preoperatively, 21% used BoNT intraoperatively, and 24% used BoNT postoperatively.Of the physicians who performed BoNT injections preoperatively, 6% performed BoNT injections 7 to 12 weeks preoperatively, 32% performed BoNT injections 4 to 6 weeks preoperatively, 47% performed BoNT injections 2 to 3 weeks preoperatively, and 15% performed BoNT injections 0 to 1 week preoperatively. The majority of physicians (85%) responded that injecting BoNT perioperatively may improve a patient's surgical outcome and all of the participants (100%) stated that BoNT did not contribute to any perioperative complications or adverse effects. Qualitative responses emphasized that successful outcomes from the perioperative BoNT were linked to enhanced collaboration with surgeons and that more research is needed to determine the optimal timing of perioperative BoNT. CONCLUSION: Canadian physicians, mostly PMR specialists, administer perioperative BoNT to improve outcomes of surgeries performed on spastic limbs. The optimal timing for perioperative BoNT was suggested to be 2 to 3 weeks before the surgery by 47% of survey respondents. All participating physicians responded that perioperative BoNT did not contribute to any known perioperative complications or adverse events. This study highlights the importance of conducting more robust research to better understand optimal timing for perioperative BoNT injection, enhancing collaboration between physicians and surgeons, and increasing awareness of perioperative BoNT when planning for surgeries on spastic limbs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,203
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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