Current Concepts in Diagnosis and Treatment of Functional Neurological Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Functional neurological disorders (FND) are common sources of disability in medicine. Patients have often been misdiagnosed, correctly diagnosed after lengthy delays, and/or subjected to poorly delivered diagnoses that prevent diagnostic understanding and lead to inappropriate treatments, iatrogenic harm, unnecessary and costly evaluations, and poor outcomes. Observations: Functional Neurological Symptom Disorder/Conversion Disorder was adopted by the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fifth Edition, replacing the term psychogenic with functional and removing the criterion of psychological stress as a prerequisite for FND. A diagnosis can now be made in an inclusionary manner by identifying neurological signs that are specific to FNDs without reliance on presence or absence of psychological stressors or suggestive historical clues. The new model highlights a wider range of past sensitizing events, such as physical trauma, medical illness, or physiological/psychophysiological events. In this model, strong ideas and expectations about these events correlate with abnormal predictions of sensory data and body-focused attention. Neurobiological abnormalities include hypoactivation of the supplementary motor area and relative disconnection with areas that select or inhibit movements and are associated with a sense of agency. Promising evidence has accumulated for the benefit of specific physical rehabilitation and psychological interventions alone or in combination, but clinical trial evidence remains limited. Conclusions and Relevance: Functional neurological disorders are a neglected but potentially reversible source of disability. Further research is needed to determine the dose and duration of various interventions, the value of combination treatments and multidisciplinary therapy, and the therapeutic modality best suited for each patient.
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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 | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».