Historical aspects of studying craniocervical dystonia
Notice bibliographique
Résumé
The study of dystonic hyperkinesias has a thousand-year-old history. Beginning with drawings and sculptures from antiquity and up to the present day, modern ideas gradually developed about the phenomenology, origin, and treatment methods of dystonia. Mentions of spastic torticollis, blepharospasm and Meige syndrome can even be found in the writings of Hippocrates and Celsus. Images and monuments from antiquity and ancient civilizations indicate the existence of focal dystonias in those times. The Middle Ages left science with records of cervical dystonia and numerous illustrations in religious images. The first well-known mention of the term ‘torticollis’ belongs to François Rabelais. The term started to appear in medical texts later on. One of the earliest medical records on cervical dystonia was made by the Swiss physician Felix Platerus. During the Age of Enlightenment, dystonias became a separate class in disease classification. Modern tendencies in studying dystonia are characterized by identifying the genes responsible for different forms of primary dystonia along with description of their phenotypes. There is an ongoing research on the role of mental disorders in the clinical presentation of dystonia.
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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 | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».