Investigating the validity and reliability of Electrovestibulography (EVestG) for detecting post-concussion syndrome (PCS) with and without comorbid depression
Notice bibliographique
Résumé
Features from Electrovestibulography (EVestG) recordings have been used to classify and measure the severity of both persistent post-concussion syndrome (PCS) and major depressive disorder. Herein, we examined the effect of comorbid depression on the detection of persistent PCS using EVestG. To validate our previously developed EVestG classifier for PCS detection, the classifier was tested with a new blind dataset (N = 21). The unbiased accuracy for identifying the new PCS from controls was found to be >90%. Next, the PCS group (N = 59) was divided into three subgroups: PCS with no-depression (n = 18), PCS with mild-depression (n = 27) and PCS with moderate/severe-depression (n = 14). When moderate/severe depression was present, PCS classification accuracy dropped to 83%. By adding an EVestG depression feature from a previous study, separation accuracy of each PCS subgroup from controls was >90%. A four and three-group (excluding mild-depression subgroup) classification, achieved an accuracy of 74% and 81%, respectively. Correlation analysis indicated a significant correlation (R = 0.67) between the depression feature and the MADRS depression score as well as between the PCS-specific feature and Rivermead Post-Concussion Questionnaire (RPQ) (R = -0.48). No significant correlation was found between the PCS-specific feature and the MADRS score (R = 0.20) or between RPQ and the depression feature (R = 0.12). The (PCS-specific and depression-specific) EVestG features used herein have the potential to robustly detect and monitor changes, relatively independently, in both persistent PCS and its depression comorbidity. Clinically, this can be particularly advantageous.
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 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 | 0,010 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».