Clinical Utility of Neurophysiologic Classification (and Declassification) of Myoclonus
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Movement clinical neurophysiology studies can distinguish myoclonus, tremor, and other jerky movements; however, there has been limited demonstration of their real-world clinical impact. OBJECTIVE: The aim was to investigate movement study utility in clarifying movement classification and guiding patient management. METHOD: A retrospective study of myoclonus-related movement studies was performed. RESULTS: Of 262 patients referred for consideration of myoclonus, 105 (40%) had myoclonus, 156 (59%) had no myoclonus (the commonest alternative classifications were functional jerks and tremor), and 1 was uncertain. An additional 29 studies identified myoclonus without prior clinical suspicion. A total of 119 of 134 (89%) myoclonus patients had a specific neurophysiologic subtype identified, most commonly cortical (64, 54%). Diagnostic differential narrowed in 60% of patients, and a new diagnosis was made in 42 (14%) patients. Medication changes were made in 151 patients (52%), with improvement in 35 of 51 (67%) with follow-up. CONCLUSIONS: Movement studies effectively determined movement classification and identified unsuspected myoclonus, leading to changes in diagnosis and management. © 2024 The Author(s). Movement Disorders published by Wiley Periodicals LLC on behalf of International Parkinson and Movement Disorder Society.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».