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Enregistrement W4386093461 · doi:10.1093/qjmed/hcad069.512

Clinical Types of Movement Disorders in Patients with Multiple Sclerosis

2023· article· en· W4386093461 sur OpenAlexaboutno aff
Ayman Nasef, Ahmed Mohamed Elsayed Abdel Aty, Mahmoud Saad, Eman Hamid, Ali Shalash

Notice bibliographique

RevueQJM · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMovement disordersMedicineMultiple sclerosisExpanded Disability Status ScaleDepression (economics)Physical therapyQuality of life (healthcare)Cross-sectional studyObservational studyBeck Depression InventoryMontreal Cognitive AssessmentCognitionPhysical medicine and rehabilitationPsychiatryCognitive impairmentInternal medicineDiseasePathologyAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Little is known about the true prevalence and clinical characteristics of movement disorders in early multiple sclerosis (MS), associated clinical disability and their effect on QOL. We conducted a cross sectional study to fill this knowledge gap. Objectives to study the prevalence of movement disorders in early stages of multiple sclerosis, presence of other clinical disability and their effect on QOL. Patients and method This is a cross sectional observational study. The patients group included 250 patients with RRMS whom were recruited consecutively from the MS clinic of Ain Shams and Nasr institute hospitals. Each eligible patient was interviewed and examined for presence of movement disorders, Patients were divided into 2 groups, group A without movement disorders and group B showing movement disorders. General and neurological examination including Expanded Disability Status Scale (EDSS) score at time of interview for both groups. Magnetic resonance imaging (MRI) of brain and cervical spinal cord (with contrast whenever available) obtained at the time of interview with documentation of MS plaques involvement for both groups. RRMS patients with movement disorders (group B) are subjected to different assessment for depression by Beck Depression Inventory (BDI), cognitive assessment by Montreal Cognitive Assessment (MOCA) scale, disability and quality of life (QOL) by the Short Form 36 Health Survey Questionnaire. Results This study included 250 RRMS. onset of their movement disorders was 2.69 ± 2.34 years from MS diagnosis with mean EDSS 3.515 ± 1.04. Cerebellar signs are present in 97% of total number of movement disorders and 26% of total sample, regarding tremors, 36 patients in this study showed tremors representing 53.7% of movement disorders patients, 14.4% of total sample of RRMS patients. This study showed presence of 5 cases of restless leg syndrome 7.5% of total number of MD. 4 cases of dystonia are present in this study representing 6% of MD patients. Patients with MD showed presence of depressive symptoms and cognitive affection with negative impact on QOL. Tremors severity is not correlated with either cognition or depression scores where ataxia is correlated with depression score only. MRI assessment of patients with MD showed higher lesion load and involvement of infratentorial structures especially cerebellum and its connections and cerebellum. Conclusion Movement disorders are common to occur than previously known especially ataxia and tremors early in the course of the disease. Presence of MD is related to high lesion load and strategic location of these lesions. special assessment of movement disorders as independent cause of disability with concomitant depression and cognitive impairment especially early in the disease course should be taken in consideration due to their negative impact on QOL.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2023
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