Does High‐Frequency Pseudo‐random Rotational Chair Testing Increase the Diagnostic Yield of the ENG Caloric Test in Detecting Bilateral Vestibular Loss in the Dizzy Patient?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the incremental diagnostic yield of testing vestibulo-ocular (VOR) gain with high-frequency pseudo-random rotational chair (PsRRC) over testing with bithermal electronystagmography caloric tests in the dizzy patient, particularly in detecting bilateral vestibular loss. PATIENTS AND METHODS: One hundred ninety-eight patients presenting with dizziness underwent PsRRC and caloric testing. The VOR gain on PsRRC was measured at 0.32 to 5.0 Hz, with gain categorized as normal or decreased. PsRRC results were compared with caloric responses, also categorized as normal, or into graded categories of unilateral or bilateral vestibular loss. RESULTS: Reduced PsRRC gain was found in 29 (15%) patients, and reduced caloric tests responses in 70 (35%), with 25 (13%) having bilateral loss. Of patients with reduced chair gain, 25 of 29 (86%) demonstrated bilateral caloric loss. PsRRC gain was normal in most patients with unilateral caloric weakness, but was decreased in all patients with bilateral caloric weakness. The probability of a patient with completely normal caloric responses having an abnormal rotation chair in this study group was under 1% (1 of 128). CONCLUSIONS: PsRRC testing does not offer much additional diagnostic benefit when caloric responses are normal. It is useful in specific conditions, such as unilateral caloric loss for which the patient is not compensating, borderline caloric loss when traditional water caloric tests cannot be used, or for monitoring progressive bilateral vestibular loss.
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 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 | 0,001 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».