Biomarkers of functional movement disorders — a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Functional movement disorders (FMD) are defined by diverse phenotypes of altered movements that lack corresponding pathology in an anatomical region, and are typically characterized by inconsistent findings on neurological examination. STATE OF THE ART: While there are several suggestive clinical features indicating FMD, objective biomarkers are still lacking. We conducted a systematic review of the literature with an emphasis on literature published after February 2019 aiming to summarise current knowledge on biomarkers of FMD. We divided our findings into four main categories: genetic, biofluid, neuroimaging, and electrophysiological biomarkers. For the differential diagnosis of functional tremor, functional tic-like behaviours (FTLB), and functional myoclonus, previous studies support the use of electrophysiological biomarkers. Evidence from neuroimaging research supports the multi-network model of FMD as a condition affecting the attentional, sensorimotor, self-agency/multimodal integration, and limbic/salience circuits. Biomarkers such as neurofilament light chain, inflammatory, and autoimmune factors should still be considered experimental, since results are based on small sample sizes. There is preliminary evidence from a genetic study that in FMD there is a complex interaction between individual predisposing risk genes involved in the serotonergic pathway. CLINICAL IMPLICATIONS: Although the diagnosis of FMD remains challenging, and depends mainly on clinical judgement, research is underway to identify potential biomarkers to improve diagnostic confidence. Previous studies indicate that, in addition to psychological symptoms, biological changes can be detected in patients with FMD. This is evidenced by different patterns of neurotransmission related to stress responses and emotional regulation. FUTURE DIRECTIONS: We believe it is vital to conduct larger trials in diverse populations from different regions of the world in order to find more reliable biomarkers of FMD.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».