Treatment Approaches for Functional Neurological Disorders in Children
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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: the medical task of making the diagnosis, the interpersonal task of engaging the child and family so that they feel heard and respected, the communication task of communicating and explaining the diagnosis, and the logistical task 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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle