Clinical measures for tone assessment in adults with central nervous system disorders—A scoping review in a rehabilitation context
Notice bibliographique
Résumé
Assessment of muscle tone in a clinical setting is important for the physiotherapist to better analyse and establish appropriate treatments for CNS disorders. This study aims to review and summarise how to assess changes in tone in the context of adult rehabilitation. Secondarily, this study aimed to identify the central nervous system disorders, the respective variable/concept under study, and the testing procedures employed. PRISMA-ScR guidelines were followed using the “population”, “concept”, and “context” to define the eligibility criteria and to delineate the research question. PubMed®, Science Direct®, Web of Science™, and Google Scholar® databases were used to search the literature. The search included studies published between 2011 and March 2023 in Portuguese, English, French, and Spanish that assessed an adult population (>19 years) with CNS injury. Review articles, qualitative studies, conference proceedings, letters to the editor, and editorials were excluded. Initially, 1519 references were identified, of which eight met the eligibility criteria. The measurement instruments included the Modified Ashworth Scale (n = 5), the Modified Modified Ashworth Scale (n = 3), the BioTone™ system (n = 2), the Montreal Spasticity Measurement (n = 1), and the Tone Evaluation Scale (n = 1). The health conditions considered included stroke sequelae (n = 7), multiple sclerosis (n = 4), spinal cord injuries (n = 4), cerebral palsy (n = 2), brain tumour (n = 2), and traumatic brain injuries (n = 3). The concepts of spasticity (n = 7) and muscle tone (n = 2) were explored. Considering the variables spasticity and muscle tone in different CNS disorders, mainly stroke, subjective instruments were preferred compared to objective ones, with the Modified Ashworth Scale being highlighted.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».