Canadian Physicians’ Use of Intramuscular Botulinum Toxin Injections for Shoulder Spasticity: A National Cross-Sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
Spasticity of the upper extremity can result in severe pain, along with many complications that can impair a patient's activities of daily living. Failure to treat patients with spasticity of the upper limb can result in a decrease in the range of motion of joints and contracture development, leading to further restriction in daily activities. We aimed to investigate the practice patterns of Canadian physicians who utilize Botulinum toxin type-A (BoNT-A) injections in the management of shoulder spasticity. 50 Canadian Physical Medicine and Rehabilitation (PM&R) physicians completed a survey with an estimated completion rate of (36.23%). The demographics of the survey participants came from a variety of provinces, clinical settings, and patient populations. The most common muscle injected for shoulder adduction and internal rotation spasticity was the pectoralis major, this was followed by latissimus dorsi, pectoralis minor, subscapularis and teres major. Injection of BoNT-A for problematic post-stroke shoulder spasticity was common, with (81.48%) of participants responding that it was always or often used in their management of post-stroke spasticity (PSS). Dosing of BoNT-A demonstrated variability for the muscle injected as well as the type of toxin used. The goals of the patients, caregivers, and practitioners were used to help guide the management of these patients. As a result, the practice patterns of Canadian physicians who treat shoulder spasticity are varied, due to numerous patient factors. Future studies are needed to analyze optimal treatment patterns, and the development of algorithms to standardize care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».