Assessing Children with Poor Coordination Can Be Tricky – A Review on Ataxia and Ataxia Mimickers and a Study of Three Children with Severe Epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
While ataxia is a relatively common presenting feature in pediatric patients, it represents only one possible cause of uncoordinated movements. Other possible causes of uncoordinated movements include ingestion of toxic substances, musculoskeletal diseases, psychogenic disorders, extrapyramidal movement disorders, peripheral neuropathies, spasticity from any cause, and epilepsy. Therefore, primary health care providers must recognize and exclude other etiologies of uncoordinated movements before attaching the label "ataxia" to any patient presenting with poor coordination. Once the presence of ataxia is confirmed, the cause should be investigated. As ataxia may be vestibular, sensory, or cerebellar in origin, medical practitioners must evaluate the diverse symptoms and signs to effectively differentiate the various types of ataxia. Three case studies are presented to illustrate the complexity associated with the assessment of ataxia. Each case will discuss a pediatric patient who displays cerebellar ataxia as a concurrent feature of a gene-specific developmental and epileptic encephalopathy. These cases will provide an example of how ataxia may be differentiated from other causes of uncoordinated movements related to epilepsy and anti-seizure medications, namely: nonconvulsive seizures, postictal state, and medication side effects or toxicity. The assessment of poor balance can be challenging at times; however, with knowledge of the differential diagnosis of poor balance, medical practitioners will be able to confidently determine the presence of true ataxia from various ataxia mimickers, thereby allowing for timely and accurate diagnosis, and appropriate management.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».