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Enregistrement W2016753224 · doi:10.1121/1.2799506

Application of metrics constructed from vibrotactile thresholds to the assessment of tactile sensory changes in the hands

2007· article· en· W2016753224 sur OpenAlexaff
A. J. Brammer, Päivi Sutinen, Ulysses Diva, Ilmari Pyykkö, E. Toppila, Jukka Starck

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensNational Research Council CanadaInstitute for Microstructural Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSensory systemAudiologySensory thresholdSensationDetection thresholdMechanoreceptorPhysical medicine and rehabilitationMedicineMetric (unit)PsychologyComputer scienceNeuroscienceCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two tools for assessing tactile sensory disturbances in the hands have been constructed from mechanoreceptor-specific vibrotactile threshold shifts, and thresholds changes with time, and employed in a prospective study of forest workers (N=18). Statistically significant positive threshold shifts (i.e., reductions in sensitivity compared to the hands of healthy persons) were found in five hands at study inception (13.9%), and 15 hands at follow-up (41.7%). Four patterns of threshold shift could be identified, involving selectively the median and/or ulnar nerve pathways and/or end organs. Statistically significant positive threshold changes (i.e., reductions in sensitivity with time) were recorded in 69.4% of the hands over a five-year period, even though a majority of the workers remained symptom free. If the thresholds recorded from subjects not working with power tools are used to control for aging, lifestyle, and environmental factors during the five year period, then 40% of the remaining subjects are found to be experiencing work-related threshold changes in their hands. The ability of the threshold shift metric to predict the numbness reported by these subjects shows that it is closely associated with the tactile sensory changes occurring in their hands.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations6
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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