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Enregistrement W4230420207 · doi:10.5334/tohm.317

Neuroferritinopathy: Pathophysiology, Presentation, Differential Diagnoses and Management

2016· article· en· W4230420207 sur OpenAlexaff
Niraj Kumar, Philippe Rizek, Mandar Jog

Notice bibliographique

RevueTremor and Other Hyperkinetic Movements · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological diseases and metabolism
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDystoniaDiseaseDifferential diagnosisMedicineMovement disordersChoreaPathophysiologyNeurodegenerationPathologyBioinformaticsNeurosciencePediatricsPsychologyBiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<strong>Background:</strong> Neuroferritinopathy (NF) is a rare autosomal dominant disease caused by mutations in the ferritin light chain 1 (<em>FTL1</em>) gene leading to abnormal excessive iron accumulation in the brain, predominantly in the basal ganglia. <strong>Methods:</strong> A literature search was performed on Pubmed, for English-language articles, utilizing the terms iron metabolism, neurodegeneration with brain iron accumulation, and NF. The relevant articles were reviewed with a focus on the pathophysiology, clinical presentation, differential diagnoses, and management of NF. <strong>Results:</strong> There have been nine reported mutations worldwide in the <em>FTL1</em> gene in 90 patients, the most common mutation being 460InsA. Chorea and dystonia are the most common presenting symptoms in NF. There are specific features, which appear to depend upon the genetic mutation. We discuss the occurrence of specific mutations in various regions along with their associated presenting phenomenology. We have compared and contrasted the commonly occurring syndromes in the differential diagnosis of NF to guide the clinician. <strong>Discussion:</strong> NF must be considered in patients presenting clinically as a progressive movement disorder with variable phenotype and imaging evidence of iron deposition within the brain, decreased serum ferritin, and negative genetic testing for other more common movement disorders such as Huntington’s disease. In the absence of a disease-specific treatment, symptomatic drug therapy for specific movement disorders may be used, although with variable success.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,923
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations36
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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