Preliminary report: Neural firing patterns specific for Meniere's disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the application of a new, objective diagnostic test for Meniere's disease. INTRODUCTION: Electrovestibulography (EVestG) is a complex, newly-developed test paradigm that searches for neural firing patterns that may be diagnostic for particular neural disorders. EVestG system was previously "trained" to distinguish Meniere's disease from other patients on a set of training data. In this paper we illustrate its diagnostic application in a new group of unknown subjects. SETTING: Collaborative Academic Bioengineering Research Centre. STUDY DESIGN: Prospective, blinded human Clinical Trial. METHODS: In an attempt to understand the specific neural firing patterns that may objectively characterize latent Meniere's disease, two hundred fifty-six consecutive patients who presented for electronystagmography testing were asked to undergo EVestG testing. Ten subjects actually completed testing but data were too noisy to permit analysis for one patient. Complete data were available for nine patients with either a clinical diagnosis of either Meniere's disease (4 patients) or some other vestibular disorder (2 vestibular neuritis, 2 benign positional vertigo and 1 non-specific dizziness). None of the patients were experiencing attacks of vertigo within a week of EVestG testing. Ten normal control subjects with no history or symptoms of ear disease were also tested. EVestG was performed in a separate engineering research facility by investigators who were unaware of their clinical diagnosis. If EVestG suggested that the probability of Meniere's disease was 0.5 or greater Meniere's disease was considered present by the objective testing. The objective and clinical diagnoses were compared. RESULTS: EVestG testing correctly identified three of four Meniere's disease patients and rejected the diagnosis in 9 of the 10 controls. Two of the 5 dizzy, non-Meniere's patients were incorrectly identified as Meniere's disease. The sensitivity and specificity of EvestG testing were 75% and 80%, respectively. EVestG results were statistically significantly different for Meniere's patients versus the other dizzy patients and controls (Univariate ANOVA difference contrasts p = 0.0340) even in this small sample. CONCLUSION: The EVestG protocol appeared to show promise as an objective, diagnostic test for Meniere's disease, but our sample size is too small to generalize widely. LEVEL OF EVIDENCE: N.A. Prospective Human clinical trial.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».