Isolated Cervical Dystonia: Management and Barriers to Care
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cervical dystonia (CD) is a rare disorder, and health care providers might be unfamiliar with its presentation, thus leading to delay in the initial diagnosis. The lack of awareness displays the need to highlight the clinical features and treatment in cervical dystonia. In our cohort, we have identified an earlier age of onset in men, despite an overall preponderance of affected women. Objective: We aim to identify the prevalence, age of onset, spread, and treatment modalities of CD in the population. We also highlight the barriers which patients encounter related to diagnosis, follow-up, and treatment. Methods: We reviewed 149 CD patients who attended specialized Dystonia Clinics over a 14-year period. Dystonia severity was rated using the Burke-Fahn-Marsden (BFM), Tsui, and Toronto Western Spasmodic Torticollis Rating Scales (TWSTRS). Mood and quality of life were assessed using Beck Depression Inventory (BDI), Beck Anxiety Inventory (BAI), and 36-Item Short Form Health Survey (SF-36). Results: CD patients were majority White (91.3%) and more commonly female (75.8%). Men had an earlier median age of onset, 40.5 years ( p = 0.044). BAI revealed a mean score of 7.2 (±6.4, n = 50) indicating minimal anxiety while BDI revealed a mean score of 7.30 (±7.6, n = 50) indicating minimal depression. The only SF-36 subscales associated with CD severity were physical functioning ( p = 0.040) pain ( p = 0.008) and general health ( p = 0.014). Conclusion: There appear to be gender differences in both the prevalence and age of onset of the disease. There was a 3-fold higher incidence in women than in men. CD patients of both sexes experience barriers to care, which can be reflected in their quality of life and time-to-diagnosis. In addition, males were less likely to experience an objective benefit with botulinum toxin treatment and more likely to discontinue care. Greater awareness of CD by health care providers is important to reduce the time-to-diagnosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».