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Enregistrement W2122145844 · doi:10.3122/jabfm.2015.01.120295

An iPhone-Assisted Particle Repositioning Maneuver for Benign Paroxysmal Positional Vertigo (BPPV): A Prospective Randomized Study

2015· article· en· W2122145844 sur OpenAlexaffabout
B. Organ, Hao Liu, Matthew Bromwich

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the American Board of Family Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVestibular and auditory disorders
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenign paroxysmal positional vertigoMedicinePhysical therapyPrimary careRandomized controlled trialVertigoAudiologyPhysical medicine and rehabilitationInternal medicineFamily medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The Epley particle repositioning maneuver (PRM) is an effective treatment for benign paroxysmal positional vertigo (BPPV), the most common cause of peripheral vertigo in primary care settings. The goal of this study was to determine whether the use of an iPhone application (DizzyFIX; Clearwater Clinical Ltd, Ottawa, Ontario, Canada) by medical students had a significant impact on the performance of the PRM. METHODS: We recruited senior medical students who had previously been trained in the management of BPPV and asked them to perform the PRM on a healthy volunteer. One half of the students used a real iPhone application, whereas the others used a sham application. The PRM performance scores of the 2 groups were compared. RESULTS: iPhone application users scored significantly higher on their PRM performance compared with controls (P < .0001) and performed the PRM significantly more slowly (P < .0001). CONCLUSIONS: Senior medical students performed a more correct PRM when assisted by the iPhone application. This application represents a significant improvement from standard medical school training using written instructions. Family physicians could also use this iPhone application for the quick and effective treatment of BPPV.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,667
Score d'incertitude au seuil0,518

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations25
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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