Preliminary Predictors of Initial Attendance, Symptom Burden, and Motor Subtype in a US Functional Neurological Disorders Clinic Population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Although many patients present with functional neurological symptoms (FNS), few US clinics offer specialized FNS care, and data on clinic attendees remain limited. We determined predictors of initial attendance, symptom burden, and FNS subtype in the first patients referred to our Functional Neurological Disorders Clinic for suspected FNS. METHODS: We reviewed the charts of 62 consecutive patients (46 women, 16 men). Regression analyses investigated predictors of keeping the first scheduled clinic appointment. For the 49 patients who did keep that appointment, regression analyses examined neuropsychiatric factors associated with symptom burden and motor FNS subtypes. RESULTS: The odds of not keeping the first appointment were 10.4 times greater for patients referred from the emergency department than from other sources. The patients who kept their appointment reported a symptom burden that was significantly associated with a past FNS-related emergency department visit and a diagnosis of another medically unexplained somatic syndrome. The number of FNS findings on neurological examination also correlated with a history of an FNS-related emergency department visit. Patients with psychogenic non-epileptic seizures reported cognitive complaints and prior psychiatric hospitalizations significantly more often than did patients with other FNS. One fourth of all patients had two or more motor FNS. CONCLUSIONS: In our FNS cohort, patients were less likely to keep an initial clinic appointment if they were referred from the emergency department than from other sources. Patients with psychogenic non-epileptic seizures were more likely to report cognitive symptoms and past psychiatric hospitalizations than patients with other FNS.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».