MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2104675518 · doi:10.1542/peds.2010-2391

Lingual Dyskinesia and Tics: A Novel Presentation of Copper-Metabolism Disorder

2011· article· en· W2104675518 sur OpenAlexaff
Helly Goez, Francois D. Jacob, Jerome Y. Yager

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueTrace Elements in Health
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTicsMedicineCeruloplasminMovement disordersMenkes diseaseDyskinesiaCopper metabolismWilson's diseaseDifferential diagnosisPathologyInternal medicineEndocrinologyDiseaseCopperParkinson's diseasePsychiatryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Copper is a trace element that is required for cellular respiration, neurotransmitter biosynthesis, pigment formation, antioxidant defense, peptide amidation, and formation of connective tissue. Abnormalities of copper metabolism have been linked with neurologic disorders that affect movement, such as Wilson disease and Menkes disease; however, the diagnosis of non-Wilson, non-Menkes-type copper-metabolism disorders has been more elusive, especially in cases with atypical characteristics. We present here the case of an adolescent with a novel presentation of copper-metabolism disorder who exhibited acute severe hemilingual dyskinesia and prominent tics, with ballismus of the upper limbs, but had normal brain and spinal MRI results and did not show any signs of dysarthria or dysphagia. His serum copper and ceruloplasmin levels were low, but his urinary copper level was elevated after penicillamine challenge. We conclude that copper-metabolism disorders should be included in the differential diagnosis for movement disorders, even in cases with highly unusual presentations, because many of them are treatable. Moreover, a connection between copper-metabolism disorders and tics is presented, to our knowledge, for the first time in humans; further investigation is needed to better establish this connection and understand its underlying pathophysiology.

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: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePEDIATRICSMême sujetTrace Elements in HealthTravaux en français237 207