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Enregistrement W4383710199 · doi:10.1017/s1092852923002353

Neuropsychiatric phenotypes in functional movement disorder

2023· article· en· W4383710199 sur OpenAlexaff
Gabriela S. Gilmour, Laura Langer, Anthony E. Lang, Lindsey MacGillivray, Sarah C. Lidstone

Notice bibliographique

RevueCNS Spectrums · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensUniversity Health NetworkToronto Western HospitalToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyComorbidityMedicinePsychiatryMovement disordersGeneralized anxiety disorderDystoniaClinical psychologyDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Functional movement disorder (FMD), the motor-dominant subtype of functional neurological disorder, is a complex neuropsychiatric condition. Patients with FMD also manifest non-motor symptoms. Given that patients with FMD are diagnosed based on motor phenotype, the contribution of non-motor features to the neuropsychiatric syndrome is not well characterized. The objective of this hypothesis-generating study was to explore potential novel, neuropsychiatric FMD phenotypes by combining movement disorder presentations with non-motor comorbidities including somatic symptoms, psychiatric diagnoses, and psychological traits. METHODS: This retrospective chart review evaluated 158 consecutive patients with a diagnosis of FMD who underwent deep phenotyping across neurological and psychiatric domains. Demographic, clinical, and self-report features were analyzed. A data-driven approach using cluster analysis was performed to detect patterns when combining the movement disorder presentation with somatic symptoms, psychiatric diagnoses, and psychological factors. These new neuropsychiatric FMD phenotypes were then tested using logistic regression models. RESULTS: Distinct neuropsychiatric FMD phenotypes emerged when stratifying by episodic vs. constant motor symptoms. Episodic FMD was associated with hyperkinetic movements, hyperarousal, anxiety, and history of trauma. In contrast, constant FMD was associated with weakness, gait disorders, fixed dystonia, activity avoidance, and low self-agency. Pain, fatigue, somatic preoccupation, and health anxiety were common across all phenotypes. CONCLUSION: This study found patterns spanning the neurological-psychiatric interface that indicate that FMD is part of a broader neuropsychiatric syndrome. Adopting a transdisciplinary view of illness reveals readily identifiable clinical factors that are relevant for the development and maintenance of FMD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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