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Enregistrement W2104389125 · doi:10.5539/gjhs.v5n5p102

Hearing Loss in Patients with Systemic Lupus Erythematosus

2013· article· en· W2104389125 sur OpenAlexvenueno aff
Mahnaz Abbasi, Zohreh Yazdi, Amir Mohammad Kazemifar, Zahra Zarin Bakhsh

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHearing lossTinnitusSensorineural hearing lossAudiometryDiseasePure tone audiometryAudiologySystemic diseasePediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Systemic lupus erythematosus has its unique complications which warrant careful examination and assessment during follow/up visits of patients. The present study was conducted to evaluate prevalence of hearing loss in patients with SLE. MATERIALS & METHODS: At present a case- control study has been performed on 45 patients with SLE in a clinic of a teaching university hospital, Qazvin city, Iran. The patients were examined and evaluated for auditory and hearing problems as well as parameters related to their disease severity and progression. The control group was selected from the same clinic. RESULTS: Five patients (11.1%) complained from hearing loss, 4 patients s (8.9%) complained from otorrhea, 3 patients (6.7%) had tinnitus in research group, moreover twelve patients (26.7%) in case group and 4 patients (8.9%) in control group had sensorineural hearing loss. The difference was found to be statistically significant. No statistical significant relationship was found between severity, age of onset, and duration of the disease, and the lab tests of the patients with hearing loss. CONCLUSION: The present study implies that patients with systemic lupus erythematosus may develop sensorineural hearing loss during their course of the disease. It is recommended that audiology examination and/or audiometry become a part of routine follow/up studies of the patients.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,546

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,298 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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