Validity and Responsiveness of the Visual Vertigo Analogue Scale
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: People with visual vertigo have dizziness provoked by visual stimulation. We have developed a Visual Vertigo Analogue Scale (VVAS) to evaluate their symptoms and response to rehabilitation. Our goal was to validate the VVAS against the Situation Characteristics Questionnaire (SITQ) score and determine its responsiveness to treatment. METHODS: Participants (n = 115) completed 3 questionnaires: Dizziness Handicap Inventory (DHI), VVAS, and the SITQ at their initial and final sessions of vestibular rehabilitation. The SITQ was analyzed using the Space Motion Discomfort (SMD1) outcome measure and by calculating the average score of all the items (SMDavg). The results were stratified into those who had a significant clinical change in their DHI score posttreatment and those who did not. Associations of the VVAS with SMD scores and change scores were determined by Pearson and Spearman correlations. Nonparametric t tests were used to compare the 2 DHI groups on the clinical outcomes. RESULTS: There were significant associations between VVAS scores (P < 0.0001) and both SMD1 (βVVAS = 0.02) and SMDavg scores (βVVAS = 0.03). Significant differences existed between the 2 DHI groups for all scores: VVAS (P = 0.0002), SMD1 (P = 0.02), and SMDavg (P = 0.0001). DISCUSSION AND CONCLUSIONS: VVAS scores correlated well with SMD1 and SMDavg scores. Changes in VVAS pre- and posttreatment scores corresponded to the changes seen in SMD1 and SMDavg scores. The VVAS shows validity and responsiveness to change. The VVAS can be used to detect clients with visual vertigo and to verify the progression of the client's symptoms.Video Abstract available for more insights from the authors (see Video, Supplemental Digital Content 1, http://links.lww.com/JNPT/A258).
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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 | 0,004 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».