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Enregistrement W2412915795 · doi:10.1002/mds.26671

Transducer‐based evaluation of tremor

2016· review· en· W2412915795 sur OpenAlexaff
Dietrich Haubenberger, Giovanni Abbruzzese, Peter G. Bain, Nin Bajaj, Julián Benito‐León, Kailash P. Bhatia, Günther Deuschl, Maria João Forjaz, Mark Hallett, Elan D. Louis, Kelly E. Lyons, Tiago Mestre, Jan Raethjen, María Stamelou, Eng-King Tan, Claudia Testa, Rodger J. Elble

Notice bibliographique

RevueMovement Disorders · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institutes of HealthWellcome Trust
Mots-clésElectromyographyPhysical medicine and rehabilitationAccelerometerEssential tremorReliability (semiconductor)Movement disordersTransducerRating scaleConcurrent validityComputer sciencePsychologyMedicinePsychometricsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The International Parkinson and Movement Disorder Society established a task force on tremor that reviewed the use of transducer-based measures in the quantification and characterization of tremor. Studies of accelerometry, electromyography, activity monitoring, gyroscopy, digitizing tablet-based measures, vocal acoustic analysis, and several other transducer-based methods were identified by searching PubMed.gov. The availability, use, acceptability, reliability, validity, and responsiveness were reviewed for each measure using the following criteria: (1) used in the assessment of tremor; (2) used in published studies by people other than the developers; and (3) adequate clinimetric testing. Accelerometry, gyroscopy, electromyography, and digitizing tablet-based measures fulfilled all three criteria. Compared to rating scales, transducers are far more sensitive to changes in tremor amplitude and frequency, but they do not appear to be more capable of detecting a change that exceeds random variability in tremor amplitude (minimum detectable change). The use of transducer-based measures requires careful attention to their limitations and validity in a particular clinical or research setting. © 2016 International Parkinson and Movement Disorder Society.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,316 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations85
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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