Clinical Practice Patterns in Tic Disorders Among Movement Disorder Society Members
Notice bibliographique
Résumé
Background: Tic disorders belong to the broad spectrum of pediatric and adult movement disorders. The wide variability in clinical presentations, applied assessment tools, and treatments are poorly understood. Objectives: To map practices and knowledge base of movement disorder clinicians concerning clinical features, pathophysiology, and treatment approaches in tic disorders. Methods: A 33-item survey was developed by the Tic Disorders and Tourette syndrome Study Group members of the Movement Disorder Society. The survey was distributed to the complete society membership and included responses from 346 members, 314 of whom reported treating tic disorders. Results: Approximately one third of survey respondents (35%) frequently evaluated patients with tics. The data revealed widespread use of existing guidelines (about 70%) and screening for comorbid disorders (>90%). The most common investigations used to rule out secondary causes of tics were imaging (92%), laboratory tests (66%) and neurophysiology (38%). Functional tics were the second most common tic etiology following primary tics. Only 27% of respondents reported confidence in knowledge about tic pathogenesis. Top rated interventions to treat tics were psychoeducation, cognitive behavioral intervention for tics (CBIT) and treatment for neuropsychiatric comorbidities. Antipsychotics were ranked as the most effective pharmacologic tic intervention. Conclusions: The majority of movement disorders specialists do not frequently encounter tics. There was sparse knowledge about tic pathophysiology. Psychoeducation, CBIT, the treatment of neuropsychiatric comorbidities and use of antipsychotics emerged as the most common interventions to treat tics. These results provide insight into what will be needed to improve the diagnosis and treatment of tic disorders.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».