Neuropsychiatric phenotypes in functional movement disorder
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».