Responsiveness of tonic stretch reflex threshold measured with the Montreal spasticity measure
Notice bibliographique
Résumé
Une mesure clinique doit être fiable, valide et sensible aux changements afin d’être utilisée efficacement dans un contexte clinique. Le seuil de réflexe d'étirement tonique (Tonic Stretch Reflex Threshold ;TSRT) est une mesure prometteuse basée sur le modèle lambda, où l'angle du seuil est utilisé comme descripteur de la spasticité. Le TSRT est actuellement mesurée avec un appareil portable appelé Montreal Spasticity Measurement (MSM). Certaines propriétés psychométriques du TSRT, y compris la fiabilité test-retest et inter-évaluateur, ont été établies dans des études précédentes, mais la réactivité de la mesure et la précision du MSM sont inconnues. La réactivité d’un instrument, qui représente la capacité à détecter les changements au fil du temps, est un aspect important de toute mesure psychométrique. Cette étude visait à déterminer la réactivité du TSRT et la précision du MSM.Les données utilisées dans cette étude ont été extraites d'un essai contrôlé randomisé mené auprès de 46 survivants d'AVC. L'essai a été conçu pour estimer les effets d'un programme d'entraînement personnalisé de 10 jours dispensé via une plateforme de réalité virtuelle combinée à une stimulation cérébrale non invasive. Les données ont été analysées en utilisant la différence minimale détectable (Minimal Detectable Change ; MDC) pour la précision du dispositif MSM et la différence minimale cliniquement significative (Minimal Clinical Important Difference ; MCID) pour la réactivité du TSRT. Ces mesures sont déterminées en utilisant une méthode basée sur l'ancrage (anchor-based method) qui intègre la direction et l'étendue du changement détecté par le Fugl-Meyer Assessment (FMA). La méthode basée sur l’ancrage (anchor-based method) est couramment utilisée lorsqu'il n'y a pas d'étalon-or pour mesurer le changement minimal détectable (MDC).Les résultats ont montré que le MDC de l'instrument MSM était de 38,7 degrés et le MCID de la mesure TSRT était de 20,5 degrés (MCID). En raison du niveau élevé de MDC (faible précision), une analyse supplémentaire a été menée en incluant les données supplémentaires du premier jour du programme de formation pour réduire la possibilité d'effet d'erreur de mesure dans les calculs de MCID. L'analyse secondaire a abouti à 19,1 degrés de MDC et 9,5 degrés de MCID.Les résultats ont montré que TSRT est réactif et évolue avec le temps. Cependant, le MDC du dispositif MSM était élevé par rapport à la gamme complète de mouvement du coude (0-140 °) et de la cheville (0-50 °), courants où la spasticité survient le plus courramment après un AVC. Dans cette étude, TSRT était sensible aux changements (changements de l'angle de spasticité) au-dessus de 20,5 degrés et les instruments MSM ont pu détecter des changements d'au moins 38,7 degrés TSRT est un outil prometteur, mais la précision du dispositif MSM doit être améliorée pour détecter les changements plus précisément. L'étude actuelle est la première à estimer le MDC et le MCID de la mesure TSRT à l'aide du MSM et constitue une étape importante vers les améliorations nécessaires du TSRT
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».