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Enregistrement W2116625769 · doi:10.5539/gjhs.v6n3p194

Clinical Assessment of Dizzy Patients: The Necessity and Role of Diagnostic Tests

2014· article· en· W2116625769 sur OpenAlexvenueno aff
Mahsa Bakhit, Alireza Heidarian, Sara Ehsani, Maryam Delphi, Seyed Mahmoud Latifi

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVestibular and auditory disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVertigoMagnetic resonance imagingPhysical examinationPhysical therapyMedical historyDiagnostic testIntensive care medicinePediatricsRadiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over administration of diagnostic tests in health care settings is a critical issue, imposing a great deal of expenditure on health sector. Vertigo and dizziness are common complaints of many patients who seek medical advice, and the vast majority of them undergo several evaluations, including Brain Magnetic Resonance Imaging (MRI), Laboratory tests, Pure Tone Audiometry (PTA), and Electrocardiography (ECG). The aim of this study was to investigate the performing rate of these diagnostic tests, and to evaluate their necessity and medical indications. This study was conducted on 270 dizzy patients referred to Apadana Dizziness and Vertigo Clinic, Ahvaz, Iran, from July 2008 to February 2013. Of these, 71.9% were diagnosed with peripheral lesions while laboratory assessment (58.1%) and brain MRI (38.1%) were the most requested tests. Age was an important factor, affecting the frequency of performing the ECG and Brain MRI. Medications were still administered widely even to those who seemed to respond well enough to vestibular rehabilitation. These findings revealed that many unnecessary and time-consuming diagnostic tests were performed, which had minor contribution to the final diagnosis and treatment of the patients. Therefore, a modification in the assessment methods of the dizzy patients with emphasis on history and clinical presentation seems essential.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,384
Écart entre enseignants0,363 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations15
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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