Assessment and Treatment of Abnormal Involuntary Movements: A Clinically Focused Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
LEARNING OBJECTIVES: After participating in this CME activity, the psychiatrist should be better able to:• Categorize and describe different types of abnormal involuntary movements (AIMs).• Identify assessment tools and treatment options for AIMs. ABSTRACT: Abnormal involuntary movements (AIMs) comprise a diverse group of movement disorders characterized by uncontrolled and unintended movements (e.g., tremors, tics, dystonia). AIMs can occur at any stage of life and pose significant challenges for clinicians. It is difficult to determine their underlying causes due to the complex neurobiological mechanisms involved. Therefore, it is crucial to quantify the severity and progression of AIMs using well-validated measurement scales, such as the Abnormal Involuntary Movement Scale (AIMS). By employing reliable assessment approaches, clinicians can objectively evaluate the motoric manifestations of AIMs and track them over time. Treatment of AIMs varies depending on their nature and etiology. While AIMs often respond to treatment, serious side effects can undermine treatment efficacy. In this clinically focused narrative review, we categorize different types of AIMs and discuss their neurobiological aspects. Further, we emphasize the importance of using well-validated measurement scales for accurate assessment and discuss available treatment modalities that target the specific AIMs manifestations. Additionally, we cover the need for comprehensive care to address the multifaceted nature of AIMs, accounting for their physical manifestations as well as their psychological, social, and functional toll on patients. By embracing a multidisciplinary approach, health care professionals can provide patient-centered care that promotes overall well-being and enhances the lives of patients coping with AIMs. Regular follow-up assessments are necessary to monitor treatment response, adjust medications when needed, and provide ongoing support for individuals affected by AIMs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».