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Enregistrement W2500827488 · doi:10.1002/mus.25258

Systematic analysis of clinical deficits in unilateral hypoglossal nerve palsy

2016· article· en· W2500827488 sur OpenAlexaff
Yeyao Joe Yu, Jodi Warman‐Chardon, Pierre R. Bourque

Notice bibliographique

RevueMuscle & Nerve · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDysphagia Assessment and Management
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTongueParesisMedicineDysphagiaSwallowingHypoglossal nerveDysarthriaPalsyAnatomyAudiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The clinical characteristics of unilateral hypoglossal neuropathy have not been systematically analyzed. METHODS: We documented subjective abnormalities of speech and swallowing, and photographed 9 specific tongue movements and positions. Objective deficits were scored independently by 2 examiners. RESULTS: Eight patients were analyzed. Some degree of dysarthria and dysphagia was noticed by 7 and 8 patients, respectively, mostly resolving within a few months. In all subjects, there was contralateral deviation of the tongue at rest and ipsilateral deviation upon forward protrusion. Furthermore, 7 of 8 patients had deficits in using the tongue to indent the ipsilateral cheek and cover the upper lip. CONCLUSIONS: Unilateral hypoglossal nerve palsy produces mostly subtle and transient patient symptoms, even when complete. Beyond the classic sign of ipsilateral deviation on protrusion, reliable signs are contralateral deviation at rest, paresis of ipsilateral movement inside the mouth, and paresis of elevation of the tongue tip. Muscle Nerve 54: 1055-1058, 2016.

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)0,003
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,593

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,352 · 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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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