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Enregistrement W4220762285 · doi:10.1007/s11940-022-00708-5

Treatment Approaches for Functional Neurological Disorders in Children

2022· review· en· W4220762285 sur OpenAlexaboutno aff
Areti Vassilopoulos, Shekeeb S. Mohammad, Leon Dure, Kasia Kozlowska, Aaron D. Fobian

Notice bibliographique

RevueCurrent Treatment Options in Neurology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Sydney
Mots-clésBiopsychosocial modelMedicineConversion disorderPsychological interventionIntervention (counseling)RehabilitationRetrainingMultidisciplinary approachCognitionInterpersonal communicationPsychiatryPsychologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,179
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,181 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations65
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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