The Movement Disorder of Brain-Lung-Thyroid Syndrome Can be Responsive to Methylphenidate
Notice bibliographique
Résumé
Benign hereditary chorea is a rare disorder characterized by childhoodonset, non-progressive chorea, with or without associated respiratory and thyroid dysfunction.1 It is referred to as ‘‘brain-lung-thyroid’’ syndrome when all three systems are involved.2 It is caused by autosomal dominant mutations in the NKX2-1 gene (previously TITF-1), on chromosome 14.3 It is a genetically heterogeneous condition, with over 30 different causative mutations identified.4 Other neurological manifestations of benign hereditary chorea and NKX2-1-related disorders include dystonia, myoclonus, tics, tremor, dysarthria, ataxia, hypotonia, and motor developmental delay. Neuropsychiatric symptoms such as attention deficit hyperactivity disorder (ADHD), have also been reported.1,5 Pharmacologic treatment of chorea and other abnormal movements in NKX2-1-related disorders has been disappointing. It typically involves levodopa or tetrabenazine; however, side effects are often limiting.5 We report and illustrate the case of a young female patient with brain-lung-thyroid syndrome and an immediate improvement of her involuntary movements with methylphenidate (Video 1).
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».