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Enregistrement W4283168757 · doi:10.3390/traumacare2020031

Surface EMG in Subacute and Chronic Care after Traumatic Spinal Cord Injuries

2022· article· en· W4283168757 sur OpenAlexaff
Gustavo Balbinot

Notice bibliographique

RevueTrauma Care · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesWings for Life
Mots-clésNeurorehabilitationPhysical medicine and rehabilitationSpinal cord injuryMedicineRehabilitationSensationPhysical therapySpinal cordPsychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Traumatic spinal cord injury (SCI) is a devastating condition commonly originating from motor vehicle accidents or falls. Trauma care after SCI is challenging; after decompression surgery and spine stabilization, the first step is to assess the location and severity of the traumatic lesion. For this, clinical outcome measures are used to quantify the residual sensation and volitional control of muscles below the level of injury. These clinical assessments are important for decision-making, including the prediction of the recovery potential of individuals after the SCI. In clinical care, this quantification is usually performed using sensation and motor scores, a semi-quantitative measurement, alongside the binary classification of the sacral sparing (yes/no). Objective: In this perspective article, I review the use of surface EMG (sEMG) as a quantitative outcome measurement in subacute and chronic trauma care after SCI. Methods: Here, I revisit the main findings of two comprehensive scoping reviews recently published by our team on this topic. I offer a perspective on the combined findings of these scoping reviews, which integrate the changes in sEMG with SCI and the use of sEMG in neurorehabilitation after SCI. Results: sEMG provides a complimentary assessment to quantify the residual control of muscles with great sensitivity and detail compared to the traditional clinical assessments. Our scoping reviews unveiled the ability of the sEMG assessment to detect discomplete lesions (muscles with absent motor scores but present sEMG). Moreover, sEMG is able to measure the spontaneous activity of motor units at rest, and during passive maneuvers, the evoked responses with sensory or motor stimulation, and the integrity of the spinal cord and descending tracts with motor evoked potentials. This greatly complements the diagnostics of the SCI in the subacute phase of trauma care and deepens our understanding of neurorehabilitation strategies during the chronic phase of the traumatic injury. Conclusions: sEMG offers important insights into the neurophysiological factors underlying sensorimotor impairment and recovery after SCIs. Although several qualitative or semi-quantitative outcome measures determine the level of injury and the natural recovery after SCIs, using quantitative measures such as sEMG is promising. Nonetheless, there are still several barriers limiting the use of sEMG in the clinical environment and a need to advance high-density sEMG technology.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,398
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,332 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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