Utility of Neurophysiological Evaluation in Movement Disorders Clinical Practice
Notice bibliographique
Résumé
Background: Quantitative and objective neurophysiological assessment can help to define the predominant phenomenology and provide diagnoses that have prognostic and therapeutic implications for movement disorders. Objectives: Evaluate the agreement between initial indications and final diagnoses after neurophysiological evaluations in a specialized movement disorders center. Methods: Electrophysiological studies conducted for movement disorders from 2003 to 2021 were reviewed. The indications were classified according to predominant phenomenology and the diagnoses categorized in subgroups of phenomenology. Results: A total of 509 studies were analyzed. 51% (259) of patients were female, with a mean age of 51 years (ranges 5 to 89 years). The most common reasons for referral were evaluation of functional movement disorders (FMD), followed by jerky movements, tremor and postural instability. Regarding FMD referrals, there was a diagnostic change in 13% of the patients after electrophysiological assessment. The patients with jerky movements as indication had a diagnosis other than myoclonus in 27% of them, and tremor was not confirmed in 20% of the cases. In patients with an electrophysiological diagnosis of FMD, it was not suspected in 30% of the referrals. Similarly, tremor was not mentioned in the referral of 17% of the patients with this electrophysiological diagnosis and myoclonus was not suspected in 13% of the cases. Conclusions: Electrophysiological assessment has utility in the evaluation of movement disorders, even in patients evaluated by movement disorders neurologists. More studies are needed to standardize the protocols between centers and to promote the availability and use of these techniques among movement disorders clinics.
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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 | 0,021 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».