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Enregistrement W2021794570 · doi:10.1002/mds.21283

Gait abnormalities in psychogenic movement disorders

2007· article· en· W2021794570 sur OpenAlexaff
Jong Sam Baik, Anthony E. Lang

Notice bibliographique

RevueMovement Disorders · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGaitPsychogenic diseasePhysical medicine and rehabilitationMedicineMovement disordersGait DisturbanceGait analysisPhysical therapyPsychologyInternal medicinePsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An abnormal gait is not uncommon in patients with medically unexplained neurological symptoms, including those with other psychogenic movement disorders (PMDs). Previous studies have not evaluated the gait characteristics of patients with a variety of PMDs and there are no reports comparing PMDs with and without gait disturbances. We were interested in determining how those with and without additional involvement of gait differed and how PMD patients differed from those with a pure psychogenic gait disorder (PGD) in the absence of another PMD. We investigated gait features in a large series of patients with PMD (n = 279), dividing them into two groups (Group I with a normal gait and Group II with an abnormal gait). Group I included those with PMD with a normal gait and no change in the PMD while walking (I-1), and those with a change in PMD while walking, but not affecting gait (I-2). Group II was divided into those with PMD with additional abnormal gait (II-1) and those with pure psychogenic gait disorder without other abnormal movements (II-2). Excessive slowing of movement was more common in PMD patients with an abnormal gait (Group II) compared to those without (Group I). Slowness of gait was the most common feature in patients with PMD combined with a PGD (II-1) and buckling of the knee pattern was the most common type of pure PGD (II-2), followed by astasia-abasia.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations113
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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