Peripherally-induced Movement Disorders: An Update
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Peripherally-induced movement disorders (PIMD) should be considered when involuntary or abnormal movements emerge shortly after an injury to a body part. A close topographic and temporal association between peripheral injury and onset of the movement disorders is crucial to diagnosing PIMD. PIMD is under-recognized and often misdiagnosed as functional movement disorder, although both may co-exist. Given the considerable diagnostic, therapeutic, and psychosocial-legal challenges associated with PIMD, it is crucial to update the clinical and scientific information about this important movement disorder. Methods: A comprehensive PubMed search through a broad range of keywords and combinations was performed in February 2023 to identify relevant articles for this narrative review. Results: The spectrum of the phenomenology of PIMD is broad and it encompasses both hyperkinetic and hypokinetic movements. Hemifacial spasm is probably the most common PIMD. Others include dystonia, tremor, parkinsonism, myoclonus, painful leg moving toe syndrome, tics, polyminimyoclonus, and amputation stump dyskinesia. We also highlight conditions such as neuropathic tremor, pseudoathetosis, and MYBPC1-associated myogenic tremor as examples of PIMD. Discussion: There is considerable heterogeneity among PIMD in terms of severity and nature of injury, natural course, association with pain, and response to treatment. As some patients may have co-existing functional movement disorder, neurologists should be able to differentiate the two disorders. While the exact pathophysiology remains elusive, aberrant central sensitization after peripheral stimuli and maladaptive plasticity in the sensorimotor cortex, on a background of genetic (two-hit hypothesis) or other predisposition, seem to play a role in the pathogenesis of PIMD.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 découle