P.032 NMDA receptor encephalitis with severe orofacial dyskinesias treated tramadol and clonazepam
Notice bibliographique
Résumé
Background: Anti-N-methyl-D-aspartate receptor (NMDAR) encephalitis is a neuroinflammatory disease mediated by antibodies targeting the GluN1 subunit of the NMDAR. It presents with well-defined neuropsychiatric symptoms, including psychosis, agitation, seizures, and memory disturbances. Movement disorders including orofacial dyskinesias are common, but often difficult to manage, with no specific published guidelines. Methods: A 23-year-old female was diagnosed with NMDAR encephalitis. She was treated with ovarian teratoma removal, corticosteroids, intravenous immunoglobulin therapy, rituximab, and tocilizumab. She continued to experience severe, self-mutilating orofacial dyskinesias. Tetrabenazine, haloperidol, and diazepam did not yield any sustained improvement. Tramadol was started based on a prior case report suggesting its efficacy. Results: Tramadol 50 mg po q6h led to immediate improvement in symptoms. Over the next 5 days, tramadol was increased to 150mg NG q6h and further reduced movements. When tramadol was held for one day, the movements significantly worsened and improved when it was restarted. Clonazepam 1mg NG QID also led to further improvement. Conclusions: Tramadol and clonazepam effectively treated severe orofacial dyskinesias in a patient with NMDAR encephalitis and refractory symptoms despite aggressive management. We propose early use of tramadol and clonazepam be considered for severe orofacial dyskinesias secondary to NMDAR encephalitis.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».