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Enregistrement W2099159531 · doi:10.1212/01.wnl.0000249127.69348.a4

Conversion disorder and fMRI

2006· review· en· W2099159531 sur OpenAlexaff
Trevor A. Hurwitz, James W. Prichard

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2006
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConversion disorderPsychogenic diseaseSensory systemNeuroscienceCognitionSensationNeurologyPsychologyMedicinePhysical medicine and rehabilitationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conversion reactions can involve many neurologic functions ranging from movement and somatic sensation to the special senses and cognitive intellectual abilities. The diagnosis is made at the bedside and is usually straightforward. However, up to 15% of diagnosed conversion reactions subsequently prove to be due to missed neurologic conditions.1 The sooner new methods define the neurobiological mechanisms that underlie conversion reactions as well as subtle presentations of organic disease capable of mimicking them, the better for both patient and neurologist. The report in this issue of Neurology by Ghaffar et al. on noninvasive observations made by functional MRI (fMRI) in three patients with unilateral psychogenic sensory disturbance is a useful step in that direction.2 We also believe that further effort in this area can advance general understanding of how the nervous system works. The essential feature of a conversion reaction is that the complaints and findings do not follow known neurologic damage patterns.1 There is no recognized location within the motor, sensory, special sensory, or cognitive intellectual pathways where organic injury or malfunction will produce the reported symptoms or observed signs. The information that fMRI can obtain about what the nervous system is doing while …

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,287 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations23
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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