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Enregistrement W2742935461 · doi:10.1109/icvr.2017.8007459

A feasibility study of a CAREN assessment for mTBI patients with and without prism glasses

2017· article· en· W2742935461 sur OpenAlexaffabout
Deanna Quon, Courtney Bridgewater, Dorothyann Curran

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSensory systemPhysical medicine and rehabilitationGaitTraumatic brain injuryBalance (ability)RehabilitationPerceptionAffect (linguistics)PsychologyMedicineCognitive psychologyNeurosciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sensory dysfunction can be a major contributor to persistent symptoms after a mild traumatic brain injury (mTBI). There are many possible sensory dysfunctions; most impact posture and gait. This leads to increased cognitive processing demands to compensate, possible sensory inattention to the environment often resulting in increased symptomology and activity avoidance. With this project, we hope to characterize and identify novel ways of using virtual reality and motion analysis to help describe one type of sensory dysfunction - Visual Midline-Shift Syndrome (VMSS). Treatment for VMSS is to prescribe prism glasses. The current literature does not include evidence of testing for other sensory modality deficits (ie: vestibular) that could accompany VMSS, nor a full biomechanical analysis of the patient's posture and gait. Using the CAREN system at The Ottawa Hospital Rehabilitation Centre, a set of assessment exercises will be developed to identify spatial perception deficits in patients who have mild brain injuries and to determine if those deficits are only visual in nature. We will also explore how prism glasses affect balance and symptomology.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,323 · 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'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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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