Treatment Approaches for Functional Neurological Disorders in Children
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose of Review Functional neurological disorder (FND) is a multi-network brain disorder that encompasses a broad range of neurological symptoms. FND is common in pediatric practice. It places substantial strains on children, families, and health care systems. Treatment begins at assessment, which requires the following: themedicaltask of making the diagnosis, theinterpersonaltask of engaging the child and family so that they feel heard and respected, thecommunicationtask of communicating and explaining the diagnosis, and thelogisticaltask of organizing treatment. Recent Findings Over the past decade, three treatment approaches—Retraining and Control Therapy (ReACT), other cognitive-behavioral therapies, and multidisciplinary rehabilitation—have been evaluated in the USA, Canada, and Australia. Of children treated in such programs, 63 − 95% showed full resolution of FND symptoms. The common thread across the programs is their biopsychosocial approach—consideration of biological, psychological, relational, and school-related factors that contribute to the child’s clinical presentation. Summary Current research strongly supports a biopsychosocial approach to pediatric FND and provides a foundation for a stepped approach to treatment. Stepped care is initially tailored to the needs of the individual child (and family) based on the pattern and severity of FND presentation. The level of care and type of intervention may then be adjusted to consider the child’s response, over time, to treatment or treatment combinations. Future research is needed to confirm effective treatment targets, to inform the development of stepped care, and to improve methodologies that can assess the efficacy of stepped-care interventions.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».