The assessment of pulsatile tinnitus—a systematic review of underlying pathologies and modern diagnostic approaches
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pulsatile tinnitus (PT) is an auditory phenomenon that occurs in the absence of an external stimulus and presents as a humming or whooshing sound synchronous with the subject’s heartbeat. PT has many causes, ranging from the benign to the life threatening. In the following report, we focus on defining the most common causes of PT and explore changing approaches to diagnostic radiology used in the assessment of PT patients, with the goal of providing an updated and practical set of guidelines for the assessment of this complicated condition. Methods: A collection of case studies, retrospective reviews and technical reports were sourced from PubMed’s online database. The initial cohort was filtered by language and content, and then sorted according to patient demographics, presenting symptoms, imaging protocols and relative success of radiological investigations. Results: The most common causes of PT include vascular anomalies, benign or idiopathic intracranial hypertension (BIH/IIH), and certain middle ear masses. We recommend using magnetic resonance imaging (MRI) as the primary imaging modality for investigating most cases of PT, due to an increase in sensitivity and decrease in medical risk for the patient compared to computed tomography (CT) and traditional angiography. We detail protocols for both basic and comprehensive MRI studies to be used in the assessment of PT and provide descriptions of common radiological findings with representative images for reference. Finally, we make an argument in favour of foregoing extensive imaging studies in cases of subjective idiopathic PT, where no risk factors can be identified in the patient’s medical history or physical examination. Conclusions: The diagnosis of pulsatile tinnitus should be guided by comprehensive clinical data and dominated by the conservative use of MRI. In subjective PT where no risk factors are present, we recommend foregoing extensive imaging.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».