A Screening Tool to Quickly Identify Movement Disorders in Patients with Inborn Errors of Metabolism
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Movement disorders are frequent in patients with inborn errors of metabolism (IEMs) but poorly recognized, particularly by nonmovement disorder specialists. We propose an easy-to-use clinical screening tool to help recognize movement disorders. OBJECTIVE: The aim is to develop a user-friendly rapid screening tool for nonmovement disorder specialists to detect moderate and severe movement disorders in patients aged ≥4 years with IEMs. METHODS: Videos of 55 patients with different IEMs were scored by experienced movement disorder specialists (n = 12). Inter-rater agreements were determined on the presence and subtype of the movement disorder. Based on ranking and consensus, items were chosen to be incorporated into the screening tool. RESULTS: A movement disorder was rated as present in 80% of the patients, with a moderate inter-rater agreement (κ =0.420, P < 0.001) on the presence of a movement disorder. When considering only moderate and severe movement disorders, the inter-rater agreement increased to almost perfect (κ = 0.900, P < 0.001). Dystonia was most frequently scored (27.3%) as the dominant phenotype. Treatment was mainly suggested for patients with moderate or severe movement disorders. Walking, observations of the arms, and drawing a spiral were found to be the most informative tasks and were included in the screening tool. CONCLUSIONS: We designed a screening tool to recognize movement disorders in patients with IEMs. We propose that this screening tool can contribute to select patients who should be referred to a movement disorder specialist for further evaluation and, if necessary, treatment of the movement disorder. © 2023 The Authors. Movement Disorders published by Wiley Periodicals LLC on behalf of International Parkinson and Movement Disorder Society.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».