Non-motor symptoms in dystonia: from diagnosis to treatment
Notice bibliographique
Résumé
The Dystonia Medical Research Foundation organized an expert virtual workshop in March 2023 to review the evidence on non-motor symptoms across the spectrum of dystonia, discuss existing assessment methods, need for their harmonisation and roadmap to achieve this, and evaluate potential treatment approaches. Albeit the most investigated non-motor domains, experts highlighted the need to identify the most accurate screening procedure for depression and anxiety, clarify their mechanistic origin and quantify their response to already available therapies. Future exploration of sleep disruption in dystonia should include determining the accuracy and feasibility of wearable devices, understanding the contribution of psychotropic medication to its occurrence, and defining the interaction between maladaptive plasticity and abnormal sleep patterns. Despite recent advances in the assessment of pain in dystonia, more research is needed to elucidate the relative importance of different mechanisms called into play to explain this impactful sensory feature and the most appropriate treatments. Amongst the different non-motor features investigated in dystonia, cognitive dysfunction and fatigue require an in-depth observation to evaluate their functional impact, their clinical profile and assessment methods and, in the case of cognition, whether impairment represents a prodrome of dementia. Finally, experts identified the development and field validation of a self-rated screening tool encompassing the full spectrum of non-motor symptoms as the most urgent step towards incorporating the management of these features into routine clinical practice.
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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 | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».