2201 – The Diagnosis Of Neurological Conditions Using Electrovestibulography (evestg)
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Dizziness is a defining condition of many pathologies within DSM4. There are many emotional and behavioural impacts on the balance system. EVestG is a purported test of the balance system that has been applied to the detection of schizophrenia. However, there is a need to show whether the EVestG recordings indeed contain vestibular signals. Objective To investigate a clear vestibular response in EVestG recordings by analysing the signals in response to whole body passive tilts. Methods EVestG signals were recorded in the ear canals of 5 healthy controls (50-69yrs) and 3 unmedicated Schizophrenics (29-53yrs) in response to whole body tilts. The signals were bandpass filtered (700-4000Hz) to remove muscle interference. The Root Mean Square (RMS) of the filtered signals was measured across 0.5 sec running windows (one sample at a time) and compared between the background and tilting responses. Results A typical example of the RMS signal for control subjects is shown in Fig 1. During the movement phase t=20-23 and 40-43 sec wherein the vestibular is active the RMS signal showed a marked increase for all signals of all subjects. The typical Schizophrenic response had the peaks seen at t=20-23 skewed to the left. Fig. 1 [figure 1] Conclusions EVestG signals do show a vestibular component. When validated with larger sample size may be assistive in neurological disorder diagnosis.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».