Functional Neurological Symptom Disorder: A Diagnostic Algorithm
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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 5 th 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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 découle