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Enregistrement W2020954880 · doi:10.3109/02699050903446815

Traumatic brain injury and olfactory deficits: The tale of two smell tests!

2009· article· en· W2020954880 sur OpenAlexaffabout
Audrey Fortin, Mathilde Beaulieu Lefebvre, Maurice Ptito

Notice bibliographique

RevueBrain Injury · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueOlfactory and Sensory Function Studies
Établissements canadiensCentre de réadaptation Lethbridge-Layton-MackayUniversité de MontréalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesUniversity of Pennsylvania
Mots-clésTraumatic brain injuryOlfactory perceptionOlfactionOlfactory systemPsychologyNeurosciencePoison controlInjury preventionMedicineAudiologyPsychiatryMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PRIMARY OBJECTIVE: Olfactory functions are not systematically evaluated following traumatic brain injury (TBI). This study aimed at comparing two smell tests that are used in a clinical setting. RESEARCH DESIGN: The University of Pennsylvania Smell Identification Test (UPSIT) and the Alberta Smell Test were compared in terms of assessment time, cost and diagnosis. Parameters associated with olfactory loss such as injury severity, type of cerebral lesion and depressive data were considered. Forty-nine TBI patients admitted to an outpatient rehabilitation programme took part in this experiment. RESULTS: The scores of the two smell tests were significantly correlated. Both tests indicated that patients with frontal lesion performed significantly worse than patients with other types of lesion. Mood and injury severity were not associated with olfactory impairment when age was taken into account. Between 40-44% of the patients showing olfactory impairments were not aware of their deficit. CONCLUSIONS: Since a significant proportion of the patients showing olfactory impairments were not aware of their deficit, it is recommended than clinicians systematically evaluate olfactory functions using the Alberta Smell test. To refine their diagnosis, the UPSIT can also be used.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,441
Score d'incertitude au seuil0,657

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,190 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations46
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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