Distinguishing functional from primary tics: a study of expert video assessments
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Reliably applied criteria to differentiate functional from primary tics are lacking. In the absence of biological markers, the development of new diagnostic criteria to assist clinicians is predicated on expert judgement and consensus. This study examines the level of diagnostic agreement of experts in tic disorders using video footage and clinical descriptions. METHODS: Using a two-part survey, eight experts in the diagnosis and management of tics were first asked to study 24 case videos of adults with primary tics, functional tics or both and to select a corresponding diagnosis. In the second part of the survey, additional clinical information was provided, and the diagnosis was then reconsidered. Inter-rater agreement was measured using Fleiss' kappa. In both study parts, the factors which influenced diagnostic decision-making and overall diagnostic confidence were reviewed. RESULTS: Based on phenomenology alone, the diagnostic agreement among the expert raters was only fair for the pooled diagnoses (κ=0.21) as well as specifically for functional (κ=0.26) and primary tics (κ=0.24). Additional clinical information increased overall diagnostic agreement to moderate (κ=0.51) for both functional (κ=0.6) and primary tics (κ=0.57). The main factors informing diagnosis were tic semiology, age at tic onset, presence of premonitory urges, tic suppressibility, the temporal latency between tic onset and peak severity, precipitants and tic triggers and changes in the overall phenotypic presentation. CONCLUSIONS: This study confirmed that in the absence of clinical information, the diagnostic distinction between primary and functional tics is often difficult, even for expert clinicians.
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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 | 0,026 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».