The Spectrum of Abnormal Tongue Movements: Review of Phenomenology, Etiology, and Differential Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Classifying abnormal tongue movements is challenging due to their varied presentations and limited visibility compared to other body parts. Accurate identification of the phenomenology guides physical examination and can point to specific diagnoses. Yet, a systematic classification of tongue movements is lacking, partly due to the challenge in segregating the phenomenology into discrete categories. OBJECTIVES: This educational review aims to refine the classification of abnormal tongue movements through clinical phenomenology, exploring associated etiologies, differential diagnoses, and neuroanatomical underpinnings. METHODS: We conducted a comprehensive literature search in PubMed using terms related to tongue movements and movement disorder phenomenologies up to March 2024. Videos from the literature and cases from our own clinical practice were reviewed to confirm phenomenology. Findings were synthesized narratively, providing an overview of abnormal tongue movements across various phenomenologies of movement disorders. RESULTS: Abnormal tongue movements were classified into distinct categories: action tremor, rest tremor, dystonia, myoclonus, chorea, myorhythmia and unusual or difficult-to-classify phenomenologies. Corresponding etiologies were categorized into idiopathic, genetic syndromes, structural, autoimmune/inflammatory, infectious/post infectious, drug-related, neurodegenerative and functional causes. CONCLUSIONS: This review provides a comprehensive framework for diagnosing abnormal tongue movements. Tongue movements are often quite varied and can sometimes be difficult to classify. Tongue movements rarely occur in isolation and are usually accompanied by orofacial and pharyngeal movement disorders. Examining the tongue and identifying the accurate phenomenology is an important part of the neurological exam and can reveal vital clues to specific underlying etiologies.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».