Functional movement disorder gender, age and phenotype study: a systematic review and individual patient meta-analysis of 4905 cases
Notice bibliographique
Résumé
Functional movement disorder (FMD) is a common manifestation of functional neurological disorder presenting with diverse phenotypes such as tremor, weakness and gait disorder. Our current understanding of the basic epidemiological features of this condition is unclear. We aimed to describe and examine the relationship between age at onset, phenotype and gender in FMD in a large meta-analysis of published and unpublished individual patient cases. An electronic search of PubMed was conducted for studies from 1968 to 2019 according to Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. Individual patient data were collected through a research network. We described the distribution of age of onset and how this varied by gender and motor phenotype. A one-stage meta-analysis was performed using multilevel mixed-effects linear regression, including random intercepts for country and data source. A total of 4905 individual cases were analysed (72.6% woman). The mean age at onset was 39.6 years (SD 16.1). Women had a significantly earlier age of onset than men (39.1 years vs 41.0 years). Mixed FMD (23.1%), tremor (21.6%) and weakness (18.1%) were the most common phenotypes. Compared with tremor (40.7 years), the mean ages at onset of dystonia (34.5 years) and weakness (36.4 years) were significantly younger, while gait disorders (43.2 years) had a significantly later age at onset. The interaction between gender and phenotype was not significant. FMD peaks in midlife with varying effects of gender on age at onset and phenotype. The data gives some support to 'lumping' FMD as a unitary disorder but also highlights the value in 'splitting' into individual phenotypes where relevant.
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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 | 0,012 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».