Self-injurious behaviour in movement disorders: systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Self-injurious behaviours (SIBs) are defined as deliberate, repetitive and persistent behaviours that are directed towards the body and lead to physical injury and are not associated with sexual arousal and without suicidal intent. In movement disorders, SIBs are typically associated with tic disorders, most commonly Tourette syndrome, and neurometabolic conditions, such as classic Lesch-Nyhan syndrome. However, beyond these well-known aetiologies, a range of other movement disorder syndromes may also present with SIBs, even though this clinical association remains less well-known. Given the scarcity of comprehensive works on this topic, here we performed a systematic review of the literature to delineate the spectrum of movement disorder aetiologies associated with SIBs. We report distinct aetiologies, which are clustered in five different categorical domains, namely, neurodevelopmental, neurometabolic and neurodegenerative disorders, as well as disorders with characteristic structural brain changes and heterogeneous aetiologies (eg, autoimmune and drug-induced). We also provide insights in the pathophysiology of SIBs in these patients and discuss neurobiological key risk factors, which may facilitate their manifestation. Finally, we provide a list of treatments, including practical measures, such as protective devices, as well as behavioural interventions and pharmacological and neurosurgical therapies.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».