Diagnostic Utility of Clinical Neurophysiology in Jerky Movement Disorders: A Review from the <scp>MDS</scp> Clinical Neurophysiology Study Group
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Myoclonus and other jerky movement disorders are hyperkinetic disorders, the diagnosis of which heavily relies on clinical neurophysiological testing. However, formal diagnostic criteria are lacking, and recently the utility and reliability of these tests have been questioned. OBJECTIVE: The aim of this review was to assess the utilization of clinical neurophysiology testing to identify possible gaps and boundaries that might guide the development of new methods for a more precise diagnosis and in-depth understanding of myoclonus. METHODS: We reviewed electrophysiological features of cortical myoclonus, subcortical myoclonus (ie, myoclonus associated with dystonia, brainstem myoclonus), excessive startle reflex, spinal myoclonus (ie, spinal segmental and propriospinal myoclonus), peripheral myoclonus and mimics of myoclonus of peripheral origin (hemifacial spasm, minipolymyoclonus, myokymia), functional jerky movements, chorea, and tics. RESULTS: Electrophysiological features that support the recognition of myoclonus subtypes, such as muscle burst duration, muscle pattern of activation, measures of cortical excitability, or movement-related cortical potentials, have been identified. These significantly contribute to the diagnosis of jerky movement disorders, but their reliability is uncertain. Despite the significant advancements, several unresolved questions persist. Factors contributing to this include the absence of systematic neurophysiological assessment and standardized methods, alongside the limited number of patients investigated using these techniques. CONCLUSION: Although clinical neurophysiology remains the "gold standard" for defining and diagnosing myoclonus, our review highlighted the need to enhance the quality and reliability of neurophysiological testing in jerky movement disorders. Further studies including larger cohorts of patients recruited from different centers, employing standardized and optimized electrophysiological techniques, are warranted.
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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 | 0,009 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».