Factors Influencing Triage to Rehabilitation in Functional Movement Disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Treatment of functional movement disorder (FMD) should be individualized, yet factors determining rehabilitation engagement have not been evaluated. Subspecialty FMD clinics are uniquely poised to explore factors influencing treatment suitability and triage. OBJECTIVES: To describe our approach and explore factors associated with triage to FMD rehabilitation. METHODS: We conducted a retrospective chart review of 158 consecutive patients with FMD seen for integrated assessment by movement disorders neurology and psychiatry, with the purpose of triage to rehabilitation. Demographic and clinical variables were compared between patients triaged to therapy versus no therapy, and logistic regression was used to explore factors predictive of triage outcome. Change in primary outcome scores were analyzed. RESULTS: Sixty-six patients (42%) were triaged to FMD therapy from July 2019 to December 2021. Patients triaged to therapy were more likely to have a constant movement disorder, gait disorder and/or tremor, hyperarousal, readiness for change, and people pleasing traits. Patients triaged to no therapy demonstrated persistent diagnostic disagreement, an inability to appreciate motor symptom inconsistency, low self-agency, a propensity to dissociate, and cluster B traits. 90% of patients triaged to rehabilitation had improved outcomes. CONCLUSIONS: The ability to "opt-in" to FMD rehabilitation relies on different factors than those relevant to establishing a diagnosis. Unlike many other neurological disorders, a triage and treatment planning step is recommended to identify those likely to meaningfully engage at that time. Holistic assessment through a transdisciplinary lens, and working collaboratively with the patient is essential to prioritize symptoms, determine engagement, and identify treatment targets.
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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 | 0,013 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».