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Enregistrement W4309509759 · doi:10.1017/cjn.2022.326

Spasticity Management Teams, Evaluations, and Tools: A Canadian Cross-Sectional Survey

2022· article· en· W4309509759 sur OpenAlexaffvenueabout
Patricia Mills, Chetan P. Phadke, Chris Boulias, Sean P. Dukelow, Farooq Ismail, Stephen McNeil, Thomas A. Miller, Colleen O’Connell, Rajiv Reebye, Lalith Satkunam, Theodore Wein, Paul Winston

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBotulinum Toxin and Related Neurological Disorders
Établissements canadiensMontreal General HospitalGlenrose Rehabilitation HospitalCanadian Armed ForcesStan Cassidy FoundationSaint John Regional HospitalSt Joseph's Health CareUniversity of CalgaryToronto Rehabilitation InstituteWestern UniversityUniversity of TorontoUniversity of AlbertaHotel Dieu Shaver Health and Rehabilitation CentreFoothills Medical CentreVancouver Coastal HealthWest Park Healthcare CentreMcGill UniversityGF Strong Rehabilitation CentreVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British ColumbiaInternational Collaboration On Repair Discoveries
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpasticityClonusModified Ashworth scalePhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyMedicineMuscle toneHealth careStaffingScale (ratio)PsychologyNursingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective of this study is to determine the physical evaluations and assessment tools used by a group of Canadian healthcare professionals treating adults with spasticity. METHODS: A cross-sectional web-based 19-question survey was developed to determine the types of physical evaluations, tone-related impairment measurements, and assessment tools used in the management of adults with spasticity. The survey was distributed to healthcare professionals from the Canadian Advances in Neuro-Orthopedics for Spasticity Congress database. RESULTS: Eighty study participants (61 physiatrists and 19 other healthcare professionals) completed the survey and were included. Nearly half (46.3%, 37/80) of the participants reported having an inter- or trans-disciplinary team managing individuals with spasticity. Visual observation of movement, available range of motion determination, tone during velocity-dependent passive range of motion looking for a spastic catch, spasticity, and clonus, and evaluation of gait were the most frequently used physical evaluations. The most frequently used spasticity tools were the Modified Ashworth Scale, goniometer, and Goal Attainment Scale. Results were similar in brain- and spinal cord-predominant etiologies. To evaluate goals, qualitative description was used most (37.5%). CONCLUSION: Our findings provide a better understanding of the spasticity management landscape in Canada with respect to staffing, physical evaluations, and outcome measurements used in clinical practice. For all etiologies of spasticity, visual observation of patient movement, Modified Ashworth Scale, and qualitative goal outcomes descriptions were most commonly used to guide treatment and optimize outcomes. Understanding the current practice of spasticity assessment will help provide guidance for clinical evaluation and management of spasticity.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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