A New Set of Criteria for Evaluating Malingering in Work-Related Vestibular Injury
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop and use a set of criteria using computerized dynamic posturography results to detect aphysiologic behavior in patients with complaints of imbalance, and to compare the efficacy of this system with present quantitative techniques and with subjective methods of evaluating malingerers. STUDY DESIGN: Prospective study of two groups of sequentially referred patients complaining of dizziness and/or imbalance. SETTING: A tertiary and quaternary care ambulatory referral center. PATIENTS: Two groups of patients were studied. One was a group of patients who had suffered work-related head trauma and had subsequent complaints of dizziness and/or imbalance. The other was a group of patients referred for dizziness and/or imbalance who had no history of head trauma, work-related injury, or litigation procedures. INTERVENTIONS: Standard vestibular assessment including computerized dynamic posturography was carried out on all patients. MAIN OUTCOME MEASURES: All patients in both groups were scored for aphysiologic behavior using a quantified formula that has been used to detect malingerers, an analysis criterion using different aspects of computerized dynamic posturography performance that has been used for some time, and our newly developed nine-point scoring method. Results of all three methods were compared to determine the effectiveness of each one in detecting malingering behavior. RESULTS: Our nine-point protocol was effective in assessing patients in a consistent manner. Assessment using the quantitative formula in the literature raised suspicions of malingering in many patients with no known ulterior motives, some of whom had documented vestibular disease. Our criteria also evaluate other aspects of performance not evaluated by the presently used techniques. CONCLUSION: Our newly developed criteria are effective at evaluating the medicolegal patients from both the quantitative and qualitative viewpoints, and provide a more thorough assessment than has previously been available.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».