Long Latency Reflexes in Clinical Neurology: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Long latency reflexes (LLRs) are impaired in a wide array of clinical conditions. We aimed to illustrate the clinical applications and recent advances of LLR in various neurological disorders from a systematic review of published literature. METHODS: We reviewed the literature using appropriately chosen MeSH terms on the database platforms of MEDLINE, Web of Sciences, and Google Scholar for all the articles from 1st January 1975 to 2nd February 2021 using the search terms "long loop reflex", "long latency reflex" and "C-reflex". The included articles were analyzed and reported using synthesis without meta-analysis (SWiM) guidelines. RESULTS: Based on our selection criteria, 40 articles were selected for the systematic review. The various diseases included parkinsonian syndromes (11 studies, 217 patients), Huntington's disease (10 studies, 209 patients), myoclonus of varied etiologies (13 studies, 127 patients) including progressive myoclonic epilepsy (5 studies, 63 patients) and multiple sclerosis (6 studies, 200 patients). Patients with parkinsonian syndromes showed large amplitude LLR II response. Enlarged LLR II was also found in myoclonus of various etiologies. LLR II response was delayed or absent in Huntington's disease. Delayed LLR II response was present in multiple sclerosis. Among the other diseases, LLR response varied according to the location of cerebellar lesions while the results were equivocal in patients with essential tremor. CONCLUSIONS: Abnormal LLR is observed in many neurological disorders. However, larger systematic studies are required in many neurological disorders in order to establish its role in diagnosis and management.
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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 | 0,009 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».