The recent surge of functional movement disorders: social distress or greater awareness?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: To analyze the interrelated factors that have led to the striking increase in functional movement disorders in recent years, with a focus on functional tic-like behaviours (FTLB). RECENT FINDINGS: The sudden onset of FTLB has been widely observed in several countries since the beginning of the SARS-CoV-2 pandemic, whereas it was previously very rarely reported. Pandemic-related FTLB typically occur in young females, share complex, disabling and tic-lookalike patterns, and are usually triggered by the exposure to videos portraying tic-like behaviours on social media. Both pandemic-related FTLB and prepandemic FTLB are associated with high levels of depression and anxiety. FTLB related to the pandemic highlight the role of social media in the psychopathological behaviours of our time. SUMMARY: We suggest FTLB are due to a combination of predisposing factors (high genetic and epigenetic risk for anxiety and depression, negative past experiences) and precipitating factors (pandemic and its impact on mental health, exposure to certain social media content). These factors of vulnerability may increase the risk of developing behavioural and emotional problems in youth, such as FTLB. Early diagnosis and appropriate treatment of psychiatric comorbidities seem to be predictors of positive prognosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».