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Enregistrement W2023724615 · doi:10.1097/moo.0b013e328357a6b3

Recent advances in viral inner ear disorders

2012· review· en· W2023724615 sur OpenAlexaff
Jason A. Beyea, Sumit Agrawal, Lorne S. Parnes

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Otolaryngology & Head & Neck Surgery · 2012
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiseaseSensorineural hearing lossIntensive care medicinePediatricsHearing lossPopulationImmunologyAudiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: To highlight the recent advances in the understanding of the diagnosis and management of viral inner ear disorders. Congenital sensorineural hearing loss (cSNHL), sudden sensorineural hearing loss (SSNHL), Ménière's disease, and vestibular neuritis/viral labyrinthitis are discussed. RECENT FINDINGS: Cytomegalovirus infection during pregnancy is an under-recognized cause of hearing loss and central nervous system disease amongst the general population. Prevention of maternal infection and treatment of affected newborns with ganciclovir are promising interventions. Recent evidence in SSNHL patients has resulted in recommendations against viral serology or the use of antivirals. There appears to be an increased risk of SSNHL in patients with comorbid hypertension and diabetes. The viral hypothesis of Ménière's disease remains unproven. In patients with an acute episode of vestibular neuritis, there is presently not sufficient evidence to support the routine use of corticosteroids or antiviral medications. SUMMARY: cSNHL remains the most clearly defined of the viral inner ear disorders. The evidence for viral involvement in SSNHL, Ménière's disease, and vestibular neuritis is indirect and equivocal. This review highlights the recent advancements in the diagnosis and management of these disorders.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,259 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations26
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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