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Enregistrement W2098345252 · doi:10.3233/ves-2010-0386

Measuring caloric response: Comparison of different analysis techniques

2010· article· en· W2098345252 sur OpenAlex
Arthur I. Mallinson, Neil S. Longridge, Pia Pace‐Asciak, Raymond Yeow Seng Ngo

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Vestibular Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVestibular and auditory disorders
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaVancouver General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCaloric theoryNormativeRelevance (law)ElectronystagmographyPsychologyInterpretation (philosophy)Cognitive psychologyMeasure (data warehouse)Computer scienceAudiologyNystagmusMedicineData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Electronystagmography (ENG) testing has been supplanted by newer techniques of measuring eye movement with infrared cameras (VNG). Most techniques of quantifying caloric induced nystagmus measure the slow phase velocity in some manner. Although our analysis is carried out by very experienced assessors, some systems have computer algorithms that have been "taught" to locate and quantify maximum responses. We wondered what differences in measurement might show up when measuring calorics using different techniques and systems, the relevance of this being that if there was a change in slow phase velocity between ENG and VNG testing when measuring caloric response, then normative data would have to be changed. There are also some subjective but important aspects of ENG interpretation which comment on the nature of the response (e.g. responses which might be "sporadic" or "scant"). METHODS: Our experiment compared caloric responses in 100 patients analyzed four different ways. Each caloric was analyzed by our old ENG system, our new VNG system, an inexperienced assessor and the computer algorithm, and data was compared. CONCLUSIONS: All four systems made similar measurements but our inexperienced assessor failed to recognize responses as sporadic or scant, and we feel this is a limitation to be kept in mind in the rural setting, as it is an important aspect of assessment in complex patients. Assessment of complex VNGs should be left to an experienced assessor.

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,264 · 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