Psychiatric Comorbidities in Functional Movement Disorders: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Functional movement disorders (FMD) are characterized by abnormal movements and motor symptoms incongruent with a known structural neurologic cause. While psychological stressors have long been considered an important risk factor for developing FMD, little is known about the impact of psychiatric comorbidities on disease manifestations or complexity. OBJECTIVES: To compare characteristics of FMD patients with co-occurring mood and trauma-related psychiatric conditions to FMD patients without psychiatric conditions. METHODS: We performed a retrospective cohort study of patients seen in the University of Colorado Health system between January 1, 2015 and December 31, 2019. Patients were included if they had a diagnosis of FMD, determined by ICD-10 coding and ≥1 phenomenology-related diagnostic code (tremor, gait disturbances, ataxia, spasms, and weakness), and at least one encounter with a neurology specialist. Fisher's exact and unpaired t-tests were used to compare demographics, healthcare utilization, and phenomenologies of patients with psychiatric conditions to those with none. RESULTS: = 0.001). Suicidal ideation (8.4%) and self-harm (4.1%) were only observed amongst patients with comorbid psychiatric conditions. CONCLUSIONS: Patients with FMD and comorbid psychiatric conditions require more healthcare resources and have greater disease complexity than patients without psychiatric illness. This may have implications for treatment of patients without comorbid psychiatric conditions who may benefit from targeted physiotherapy alone.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».