Integrated model of care for functional movement disorder: targeting brain, mind and body
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To describe the therapy approaches and clinical outcomes of an integrated care model for patients with functional movement disorder (FMD).Materials and Methods A retrospective chart review was conducted for all treated individuals with a primary diagnosis of FMD between January 2020 and July 2022. Patients received time-limited integrated therapy (n = 21) (i.e., simultaneous therapy delivered by psychiatry, neurology and physiotherapy), physiotherapy (n = 18) or virtual physiotherapy alone (n = 9). Primary outcomes included the Simplified-Functional Movement Disorders Rating Scale (S-FMDRS) and Clinical Global Impression-Improvement scale (CGI-I) collected at baseline and post-intervention.Results Forty-eight patients completed treatment (42% male; mean age, 48.5 ± 16.6 years, median symptom duration 30 months). The most common presentations were gait disorder, tremor and mixed hyperkinetic FMD. Common comorbidities included pain and fatigue. Three-quarters of patients had a comorbid psychiatric diagnosis. There was a significant reduction in S-FMDRS score following therapy (71%, p < 0.0001) and 69% had “much” or “very much” improved on the CGI-I. There was no difference between therapy groups. Attendance rates were high for both in-person (94%) and virtual (97%) visits.Conclusions These findings support that a time-limited integrated model of care is feasible and effective in treating patients with FMD.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».