Functional Movement Disorders and Deep Brain Stimulation: A Multi‐Center Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Functional movement disorders (FMD) are a commonly under-recognized diagnosis in patients with underlying neurodegenerative diseases. FMD have been observed in patients undergoing deep brain stimulation (DBS) for Parkinson's disease (PD) and other movement disorders. The prevalence of coexisting FMD among movement disorder-related DBS patients is unknown, and it may occur more often than previously recognized. Methods: We retrospectively assessed the relative prevalence and clinical characteristics of FMD occurring post-DBS, in PD and dystonia patients (FMD+, n = 29). We compared this cohort with age at surgery-, sex-, and diagnosis-matched subjects without FMD post-DBS (FMD-, n = 29). Results: Both the FMD prevalence (0.2%-2.1%) and the number of cases/DBS procedures/year varied across centers (0.15-3.65). A total of nine of 29 FMD+ cases reported worse outcomes following DBS. Although FMD+ and FMD- manifested similar features, FMD+ showed higher psychiatric comorbidity. Conclusions: DBS may be complicated by the development of FMD in a subset of patients, particularly those with pre-morbid psychiatric conditions.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».