New nomenclature for drug-induced movement disorders including tardive dyskinesia.
Notice bibliographique
Résumé
Psychotropic agents are increasingly being prescribed by different specialty clinicians for a variety of psychiatric illnesses, making it necessary to improve understanding of the etiology, diagnosis, and management of drug-induced movement disorders (D-IMD) across medical specialties. Early descriptions of movement disorders were based on identifiable disease states such as parkinsonism, dystonia deformans, and Huntington's chorea, which introduced complicated and often overlapping nomenclature. This has hindered communication about, description of, and diagnosis of these drug-induced disorders. Research criteria for tardive dyskinesia, a specific, purposeless, involuntary, hyperkinetic, potentially persistent D-IMD, have varied, with relatively few data-driven conclusions available to support clinical decision-making. The differences in research criteria among published reports on rates of tardive dyskinesia with atypical antipsychotics make it difficult to find meaningful comparisons and conclusions between atypicals. A novel system for classifying D-IMD according to whether they are reversible or persistent, hypokinetic or hyperkinetic, and dystonic or nondystonic is proposed. This new classification system will provide clinicians and researchers across specialties a more precise language, which will hopefully improve the diagnosis of and research criteria for D-IMD.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,006 |
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 ».