Espasticidade: atualização sobre fisiopatologia e tratamento
Bibliographic record
Abstract
A espasticidade corresponde a um estado de hipertonicidade e hiperreflexia e que faz parte da síndrome do neurónio motor superior. Pode ser devida a qualquer lesão no sistema nervoso central (por exemplo, acidente vascular cerebral, esclerose múltipla, traumatismo cranioencefálico, entre outros) da qual resulta um desequilíbrio entre os impulsos inibitórios e excitatórios e uma dissociação entre as entradas aferentes e a resposta motora. A clínica da espasticidade varia consoante a lesão, podendo afetar um membro ou um segmento (lesão no córtex cerebral) ou estar distribuída de forma mais generalizada (patologias mistas ou que afetem somente a medula espinhal). Caso não seja detetada e tratada precocemente os pacientes podem desenvolver contraturas que levam a deformidades fixas das extremidades, incompatíveis com o movimento. Para além do exame físico completo (incluindo um exame neurológico detalhado), é necessário ter em conta diversas escalas qualitativas de avaliação da espasticidade, testes instrumentais ou quantitativos, medidas relatadas pelos pacientes e métodos que avaliam a qualidade de vida. Antes de iniciar qualquer tratamento é necessário eliminar possíveis fatores agravantes associados, como a dor, assim como delinear objetivos realistas que estão de acordo com a condição do paciente. É importante uma abordagem multidisciplinar, sendo que as terapias não farmacológicas, como exercício, fisioterapia e órteses, são a base do tratamento, apesar de ainda se poderem adicionar outras terapias instrumentadas. Caso essa abordagem não farmacológica não seja suficiente para aliviar a sintomatologia do doente, podemos ainda acrescentar terapias farmacológicas sistémicas (baclofeno oral ou intratecal, tizanidina, diazepam, dantroleno, gabapentina, clonidina ou nabiximol) ou locais (injeções de toxina botulínica, álcool ou fenol). Em último caso, podemos optar ainda pela terapiacirúrgica.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".