13 Predisposing, precipitating and perpetuating factors in functional neurological disorder: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives/Aims Biopsychosocial perspectives have highlighted the multifactorial and diverse aetiology of functional neurological disorder (FND). We aimed to assess a range of potential predisposing, precipitating and perpetuating factors in FND, and to explore relationships between aetiological factors and current functioning or health-related quality- of-life (HRQoL). Methods Seventeen participants with FND (motor symptoms and/or seizures) and 17 healthy controls (HCs) underwent an in-depth interview and completed validated questionnaires, including the Traumatic Experiences Checklist (TEC), Toronto Alexithymia Scale-20, Multiscale Dissociation Inventory, Somatoform Dissociation Questionnaire-20, Autistic Spectrum Quotient, Patient Health Questionnaire-9 and -15, Generalised Anxiety Disorder-7, Brief Illness Perception Questionnaire (B-IPQ), Short Form Survey-36 (SF-36) and the Work & Social Adjustment Scale. Results The groups did not differ in sex (p=1.00) or age (p=.51). The most commonly reported FND symptom precipitants were physical activity/exertion (59%), stress/emotion (59%), sensory (47%) and fatigue (41%). Perceived causes of FND (B-IPQ) were physical (e.g., injury, illness, 65%), stress/emotions (53%), psychosocial trauma (47%) and work-related (29%). There was a trend towards higher rates of adverse life events (TEC) in the FND group compared to HCs (p=.06), and the FND group reported greater impact of events (p=.03). The most frequent adverse experiences in the FND group were: looking after parents/siblings as a child (41%), family problems (41%), parental divorce (41%), intense pain (41%), emotional neglect (41%), and sexual abuse (non-familial, 41%). The most common adverse experiences in HCs were: bereavement (35%) and parental divorce (41%). The FND group had higher scores for alexithymia (p=.002), somatoform dissociation (p<.001), aspects of psychological dissociation (disengagement p=.003, depersonalisation p=.001, derealisation p=.002, memory disturbance p=.01), anxiety (p<.001), depression (p<.001), and physical symptoms (p<.001). No significant differences were observed for autistic spectrum traits (p=.22) and some types of psychological dissociation (emotional constriction p=.38, identity disturbance p=.17). FND participants reported worse HRQoL than HCs in all SF-36 domains (p-values .01- <.001). Work/social functioning was impaired in the FND group relative to HCs (p<.001). Poorer work/social functioning was associated with higher depression scores (p=.016). Worse HRQoL in several domains was associated with higher somatoform dissociation and/or anxiety scores (p-values .044-.005). Lower general health HRQoL scores were associated with higher TEC total (p=.020) and impact (p=.011) scores. Conclusions Individuals with FND report diverse aetiological factors, including psychosocial, physical and environmental stressors. Alexithymia, dissociative tendencies, emotional distress, and physical symptom burden are also possible predisposing and/or perpetuating factors. Somatoform dissociation, anxiety and adverse experiences may be related to HRQoL in FND.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».