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Enregistrement W2962763355 · doi:10.1155/2019/3154849

Functional Neurological Symptom Disorder: A Diagnostic Algorithm

2019· article· en· W2962763355 sur OpenAlexaff
Eugénie Girouard, Isabelle Savoie, Ludivine Chamard Witkowski

Notice bibliographique

RevueBehavioural Neurology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensDr. Georges-L.-Dumont University Hospital Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbnormalityFrontal lobePsychiatryMedicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Functional neurological symptom disorder (FNSD) is a neuropsychiatric disorder characterized by the presence of neurological symptoms in the absence of any neurological abnormality that can be linked to a known pathology. Few studies have taken interest in this subject probably because of the heterogeneity of results. It is most often a diagnosis of exclusion which often means that patients undergo many tests and find themselves erring for a diagnosis with very little satisfaction of the outcomes. A reliable imagery pattern would therefore provide some relief and confirmation for both patients and clinicians. It could also facilitate acceptation of the diagnosis and reduce the societal cost associated with FNSD for the patient. The aim of this present study was to describe a clinicoradiological correspondence algorithm of FNSD using the PET scan and SPECT scan (PoSPs) and grant the clinician with a reliable tool to facilitate the diagnosis of FNSD. A systematic review according to the 2009 PRISMA criteria statement was used to guide the review. Our study included 3 of our own consenting patients who met the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders 5th edition criteria as well as 25 other patients from 7 different studies. Our results showed a hypoactivation with poor clinicoradiological correspondence and poor stability in time. This hypoactivation was mostly in the frontal lobe, which could explain some behavioral alterations. These findings oppose the ones found in organic pathologies and therefore should orient towards FNSD. In the light of these findings, we recommend the clinicians to perform two PoSPs, searching for clinicoradiological lack of correspondence and time stability using our algorithm.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0100,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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