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Enregistrement W4285208957 · doi:10.4103/2349-7904.347808

Module 2

2022· article· en· W4285208957 sur OpenAlexaff
Rajiv Reebye, Alexander Balbert, Djamel Bensmaïl, Heather W. Walker, Jörg Wissel, Thierry Deltombe, Gerard E. Francisco

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the International Society of Physical and Rehabilitation Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBotulinum Toxin and Related Neurological Disorders
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpasticityModalitiesMedicineRehabilitationBotulinum toxinPhysical medicine and rehabilitationNeurolysisPsychological interventionHealth careIntensive care medicinePhysical therapyNursingSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spasticity management should be part of a well-coordinated and comprehensive rehabilitation program that is patient-centric and goal-specific. There are a variety of options available for the treatment of spasticity. A usual approach is starting with the least invasive treatment modalities initially and gradually increasing to more complex interventions as this is required. This curriculum considers oral antispasticity drugs in terms of mechanism of action, clinical use, efficacy, and adverse events. It also presents other treatment options, such as chemical neurolysis using phenol and alcohol and chemodenervation using botulinum toxin A (BoNT-A). Therapeutic intramuscular injections of BoNT-A require sound patient selection, accurate muscle selection, and precise localization. The common methods for achieving these are described. The importance of physiotherapy is explained, along with the necessity to combine treatment modalities to address spasticity and the various components of the upper motor neuron syndrome. Recognizing differences in various health-care systems across countries and regions, the authors aim to present various treatment options. While this section of the curriculum highlights the importance of an interdisciplinary effort in managing spasticity, it is understandable that not all treatment options are available uniformly. The challenge to clinicians is to make the most of the management options on hand to optimize outcomes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,545
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,258 · 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.

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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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