Temporal Bone Findings on Computed Tomography Imaging in Branchio-Oto-Renal Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/HYPOTHESIS: To describe temporal bone findings using visual inspection and direct measurement on computerized tomography (CT) in individuals with branchio-oto-renal syndrome (BOR). We ask if it is possible for the untrained observer to use a battery of CT observations as a tool in the overall evaluation of the BOR phenotype. STUDY DESIGN: Retrospective evaluation of CT findings in individuals with a clinical diagnosis of BOR based on criteria derived from genotype-phenotype analyses. METHODS: Prospective measurement of temporal bone CT imaging in 21 individuals (42 ears) with BOR and 21 normally hearing controls (21 ears) was performed. Thirty-nine aspects of each temporal bone were evaluated: 17 by direct measurement, 5 computed from direct measurement, and 17 by visual inspection. Thirty-eight recordings from each ear were made on axial section and 1 was made on coronal section. RESULTS: Statistically significant differences were found between BOR and control groups in 30 of 39 categories (76.9%). The most common and easily identifiable characteristics of BOR by visual inspection were 1) hypoplastic apical turn of the cochlea, 2) facial nerve deviated to the medial side of the cochlea, 3) funnel-shaped internal auditory canal, and 4) patulous eustachian tube. The embryological origin of temporal bone anomalies in BOR are described. CONCLUSIONS: CT evaluation of the temporal bone, when properly investigated, should be used as an important tool in the overall evaluation of the BOR phenotype.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».