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Enregistrement W2727896988 · doi:10.1097/mao.0000000000001490

Diagnosis of Superior Semicircular Canal Dehiscence in the Presence of Concomitant Otosclerosis

2017· article· en· W2727896988 sur OpenAlexaff
Michael Yong, Erica Helena Zaia, Brian D. Westerberg, Jane Lea

Notice bibliographique

RevueOtology & Neurotology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVestibular and auditory disorders
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOtosclerosisDehiscenceConductive hearing lossSemicircular canalSurgeryHearing lossAudiometryPhysical examinationMiddle earRadiologyAudiologyVestibular system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To review three patients with concurrent otosclerosis and superior canal dehiscence identified before operative intervention and provide a practical diagnostic approach to this clinical scenario. STUDY DESIGN: Retrospective patient series. SETTING: Tertiary/quaternary referral center. PATIENTS: Individuals with confirmed diagnoses of concurrent otosclerosis and superior semicircular canal dehiscence syndrome. INTERVENTIONS: Detailed history and physical examinations were performed on these patients, as well as detailed audiovestibular testing and computed tomography imaging. MAIN OUTCOME MEASURES: Establishing a clear diagnosis of concurrent otosclerosis and superior semicircular canal dehiscence syndrome using a thorough diagnostic approach. RESULTS: Three patients presented with conductive hearing loss and normal tympanic membranes. When history and physical examination yielded suspicious third window symptoms/signs, more detailed audiovestibular testing and computed tomography scan imaging were performed. All three patients were ultimately identified to have concurrent otosclerosis and superior canal dehiscence. Conservative management was the option of choice for two of these patients (trial of a hearing aid) and surgical intervention was performed to treat the otosclerosis in the remaining patient.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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