Most Common Neuroinflammatory Origins of Catatonia
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, research has highlighted the significant role of the immune system in the pathophysiology of catatonia. Emerging evidence indicates that autoimmune encephalitis, such as anti-N-methyl-D-aspartate (anti-NMDA), anti-gamma-aminobutyric acid-A receptor (anti-GABA-AR), and anti-dopamine-2 receptor (anti-D2 R) encephalitis, plays a crucial role in the development of different movement disorders in general and catatonia in particular. In this chapter, we will present three of the most prominent forms of autoimmune encephalitis associated with catatonia depending on their frequency – anti-NMDA, anti-GABA-AR, and anti-D2 R encephalitis. These three neurotransmitter systems, glutamate, GABA, and dopamine, are essential for understanding the pathophysiology of catatonia. Given the rapidly evolving nature of research on autoimmune encephalitis, we aim to inform and sensitize clinicians about the potential association between catatonia (and its signs) and autoimmune encephalitides targeting pathophysiologically relevant neurotransmitters. Our goal is to equip clinicians with the latest findings to improve the recognition and treatment of catatonia in the context of these autoimmune conditions. Finally, we will present the most common red flags that can help identify encephalitis and catatonia early, while emphasizing the need for continued research to better understand the molecular mechanisms and improve treatment options for this complex condition.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».