Instruments and Parameters for Evaluating Upper Limb Motor Fatigability in Individuals with Neuromuscular Diseases: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background. Neuromuscular diseases present a set of clinical and pathological disabilities that include muscle weakness and atrophy, perception of fatigue, fatigability, and contracture. Motor fatigability compromises the ability of the individual to generate muscle strength and perform their daily activities. Quantitative measures of strength and motor fatigability are important to determine the clinical progression of the disease and the response to the proposed treatments. Thus, the aim of this study was to identify the equipment and protocols frequently used to assess upper limb motor fatigability in patients with neuromuscular disease. Methods. Information such as equipment used to induce motor fatigability, body segment or joint studied, movement analyzed, type of contraction, and protocol utilized for the test was analyzed. Joanna Briggs Scale and Newcastle-Ottawa Scale assessed the methodological quality of the studies. In addition, a checklist was prepared by the research group to assess the protocols presented in the referred studies. Results. The isokinetic and handgrip dynamometers were the most utilized equipment to induce motor fatigability. 83% of the studies had a design with low methodological rigor and half of them with high risk of bias. In the analysis of the protocols utilized to induce motor fatigability, one study was classified as regular and the other ones as good. Conclusion. The methodological topics to assess motor fatigability were incompletely described considering the electrophysiological and biomechanical approach. Although the motor fatigability in the upper limb was evaluated using isokinetic and handgrip equipment, the absence of a gold standard protocol still compromises the understanding of clinical progression and responses to the treatments in the neuromuscular diseases. This trial is registered with CRD42021206934.
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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) | 0,001 | 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 ».