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Enregistrement W4415333111 · doi:10.1212/wnl.0000000000214289

Nonmotor Symptom Scales in Children With Movement Disorders

2025· article· en· W4415333111 sur OpenAlexaff
Clément Desjardins, Christelle Nilles, Hortensia Gimeno, Kathryn J. Peall, Davide Martino, Tamara Pringsheim, Emmanuel Roze

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensUniversity of CalgaryAlberta Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStandardizationIdentification (biology)Movement disordersClinical PracticeScale (ratio)Movement (music)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Nonmotor symptoms (NMSs) in pediatric movement disorders, such as tics, dystonia, and cerebral palsy (CP), are important to consider but can be often overlooked, despite their substantial impact on daily functioning and quality of life. Understanding which NMSs are evaluated in these patient groups, and by which tools, can support the shaping of future research, including the potential development of future dedicated NMS assesment instruments. The aim of this scoping review was to identify the scales and tools used in routine practice and/or in research to assess NMSs in children with movement disorders. METHODS: A comprehensive search of MEDLINE, Embase, and PsycINFO was conducted for studies published between 1990 and 2023. Eligible studies included those that evaluated NMSs using scales in children aged 0-18 years with tic disorders, dystonia, or CP. RESULTS: A total of 382 studies were included. Most of the articles identified were cross-sectional, cohort, and case-control studies. Cognitive impairment, mental health, behavioral difficulties, and pain were most frequently assessed using standardized scales. However, self-esteem and communication-critical components of social functioning-were rarely evaluated. The assessment of sleep disturbance, fatigue, and gastrointestinal and urinary symptoms was also less frequently addressed. Notably, our methodological approach may have led to an overrepresentation of NMS assessment in CP, given the larger body of literature available for this condition. DISCUSSION: Significant gaps exist in the evaluation of NMSs in pediatric movement disorders, particularly in areas such as pain, sleep, and gastrointestinal issues. While standardization of NMS assessment is needed, it is unclear whether disorder-specific tools are preferable to broader NMS-focused measures. Given the current lack of data, using general scales may be a pragmatic first step, with refinement into disorder-specific tools as our understanding of symptom patterns evolves. Cross-cultural validation is also essential to improve the applicability of NMS scales across diverse populations. Integrating NMS assessment into routine clinical practice and interdisciplinary care may facilitate early identification and better management of these symptoms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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