Measurement tools for the diagnosis of nasal septal deviation: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To perform a systematic review of measurement tools utilized for the diagnosis of nasal septal deviation (NSD). METHODS: Electronic database searches were performed using MEDLINE (from 1966 to second week of August 2013), EMBASE (from 1966 to second week of August 2013), Web of Science (from 1945 to second week of August 2013) and all Evidence Based Medicine Reviews Files (EBMR); Cochrane Database of Systematic Review (CDSR), Cochrane Central Register of Controlled Trials (CCTR), Cochrane Methodology Register (CMR), Database of Abstracts of Reviews of Effects (DARE), American College of Physicians Journal Club (ACP Journal Club), Health Technology Assessments (HTA), NHS Economic Evaluation Database (NHSEED) till the second quarter of 2013. The search terms used in database searches were 'nasal septum', 'deviation', 'diagnosis', 'nose deformities' and 'nose malformation'. The studies were reviewed using the updated Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies (QUADAS-2) tool. RESULTS: Online searches resulted in 23 abstracts after removal of duplicates that resulted from overlap of studies between the electronic databases. An additional 15 abstracts were excluded due to lack of relevance. A total of 8 studies were systematically reviewed. CONCLUSIONS: Diagnostic modalities such as acoustic rhinometry, rhinomanometry and nasal spectral sound analysis may be useful in identifying NSD in anterior region of the nasal cavity, but these tests in isolation are of limited utility. Compared to anterior rhinoscopy, nasal endoscopy, and imaging the above mentioned index tests lack sensitivity and specificity in identifying the presence, location, and severity of NSD.
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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 | 0,015 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».