Pediatric Functional Movement Disorders: Experience from a Tertiary Care Centre
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Functional movement disorders (FMDs) pose significant diagnostic and management challenges. We aimed to study the socioeconomic and cultural factors, underlying psychopathology and the phenomenology of FMDs in children. METHODS: The study is a retrospective chart review of 39 children (16 girls and 23 boys) who attended our neurology OPD and the movement disorders clinic at the National Institute of Mental Health and Neurosciences (NIMHANS) between January 2011 and May 2020. The diagnosis of FMD was based on Fahn and Williams criteria and the patients were either diagnosed as "documented" or "clinically established". All the relevant demographic data including the ethnicity, socioeconomic and cultural background, examination findings, electrophysiological, and other investigations were retrieved from the medical records. RESULTS: The mean age at onset was 12.69 ± 3.13 years. Majority of the children were from urban regions (56.41%) and belonging to low socioeconomic status (46.15%). Thirty (76.92%) were found to have a precipitating factor. Myoclonus was the most common phenomenology observed in these patients (30.76%), followed by tremor (20.51%), dystonia (17.94%), and gait abnormality (7.69%). Chorea (5.12%) and tics (2.56%) were uncommon. Tremor (37.5%) and dystonia (18.75%) were more common in girls, whereas myoclonus (39.13%) was more common in boys. CONCLUSIONS: The symptoms of FMD have great impact on the mental health, social, and academic functioning of children. It is important to identify the precipitating factors and associated psychiatric comorbidities in these children as prompt alleviation of these factors by engaging parents and the child psychiatrist will yield better outcomes.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 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 ».