Phenotypic Variability of Essential Tremor Based on the Age at Onset
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Essential tremor (ET) is reported to have a bimodal distribution of age at onset (AAO) with phenotypic variability based on the AAO. This study aims to explore the distribution of AAO based on mathematical modeling and ascertain the differences, if any, in the clinical features of groups. METHODS: A chart review was conducted for 252 patients with ET diagnosed based on the Consensus statement of the Movement Disorder Society on Tremor. Finite mixture modeling was performed to identify groups of the cohort based on the AAO. RESULTS: Three groups were defined: early onset (EO): AAO ≤ 22 years, n = 63, intermediate onset (IO): 23 ≤ AAO ≤ 35 years, n = 43, and late onset (LO): AAO ≥ 36 years, n = 146. There were no significant differences related to family history or responsiveness to alcohol. The EO group had significantly higher prevalence of upper limb and lower limb tremor. Head tremor and voice tremor was more prevalent in the IO and LO groups. Cerebellar signs showed a significant increase with an increase in AAO. CONCLUSIONS: ET shows significant phenotypic variability based on the AAO. Patients with an early AAO are more likely to develop an appendicular tremor, whereas the probability of axial tremor and cerebellar signs increases with increasing AAO.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».