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Enregistrement W2963337708

Approach to Ménière disease management.

2019· article· en· W2963337708 sur OpenAlexaff
Vincent Wu, Edward A. Sykes, Michael M. Beyea, Matthew T W Simpson, Jason A. Beyea

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVestibular and auditory disorders
Établissements canadiensWestern UniversityCollege of Family Physicians of CanadaQueen's UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVertigoTinnitusBetahistineOtorhinolaryngologyMeniere's diseaseHearing lossSensorineural hearing lossDiseaseAudiologyPediatricsDermatologySurgeryPathology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To provide family physicians with an updated approach to the diagnosis and management of Ménière disease (MD), detailing the natural course of MD and describing how to initiate medical therapy while awaiting consultation with otolaryngology-head and neck surgery. SOURCES OF INFORMATION: The approach is based on the authors' clinical practices and review articles from 1989 to 2018. Most of the cited studies provided level II or III evidence. MAIN MESSAGE: Ménière disease is an uncommon disorder of the inner ear causing vertigo attacks with associated unilateral hearing loss, tinnitus, and aural fullness. It has a degenerative course that often results in permanent sensorineural hearing loss. On average, MD stabilizes with no further vestibular attacks by about 8 years after the onset of symptoms; however, this is highly variable. Vertigo symptoms can be controlled through a combination of dietary salt restriction, stress reduction, and medical therapy (betahistine, diuretics, or both). These can be initiated by family physicians before consultation with otolaryngology-head and neck surgery. Symptoms refractory to such strategies can be treated using nonablative, and occasionally ablative, therapies. CONCLUSION: A thorough history is key to the approach to and management of MD and permits differentiating MD from other vestibular and nonvestibular conditions.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,005

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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