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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».