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Enregistrement W2974439842 · doi:10.1111/coa.13432

The prognostic value and pathophysiologic significance of three‐dimensional fluid‐attenuated inversion recovery (3D‐FLAIR) magnetic resonance imaging in idiopathic sudden sensorineural hearing loss: A systematic review and meta‐analysis

2019· review· en· W2974439842 sur OpenAlexaff
Marc J. W. Lammers, Emily Young, David Fenton, Jane Lea, Brian D. Westerberg

Notice bibliographique

RevueClinical Otolaryngology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVestibular and auditory disorders
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFluid-attenuated inversion recoveryMagnetic resonance imagingHearing lossObservational studyVertigoRadiologyMeta-analysisAudiologyPathologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The underlying pathophysiology of idiopathic sudden sensorineural hearing loss (ISSNHL) is still unknown. However, an increasing number of observational studies report intralabyrinthine signal alterations in patients with ISSNHL using three-dimensional fluid-attenuated inversion recovery (3D-FLAIR) magnetic resonance imaging (MRI). These findings warrant a meta-analysis. OBJECTIVE OF REVIEW: To conduct a meta-analysis assessing the value of 3D-FLAIR MRI in identifying possible underlying labyrinthine pathophysiologic mechanisms and prognostication in patients with ISSNHL. SEARCH STRATEGY: Two reviewers independently searched the Pubmed, Embase and Cochrane Library from inception until October 10, 2018 and evaluated eligibility based on titles and abstracts of all retrieved studies. All studies reporting on 3D-FLAIR imaging in ISSNHL were included. Subsequently, the full text of eligible studies were evaluated. EVALUATION METHOD: Adhering to the MOOSE guideline, two independent reviewers extracted data, assessed risk of bias and evaluated the relevance and quality of evidence. Data on the number of patients and events were extracted and hearing levels were converted to standardised mean differences (SMD) for conducting meta-analyses. Random effects models for meta-analyses were applied. RESULTS: Eight observational studies met our inclusion criteria (n = 638 patients). In 29%, high signal intensity was found on 3D-FLAIR imaging, suggesting labyrinthine pathology (labyrinthitis [79%], intralabyrinthine haemorrhage [21%]). High signal intensity on 3D-FLAIR was associated with poorer hearing (SMD: 14 dB, 95% CI 5.67-22.94) and vertigo (RR: 1.92, 95% CI 1.16-3.17) at baseline. Multivariate analyses demonstrated that patients with high 3D-FLAIR signal intensity had 21 dB lower final hearing pure-tone averages (SMD: 21 dB, 95% CI 9.08-33.24). CONCLUSIONS: Three-dimensional fluid-attenuated inversion recovery MR imaging can identify an underlying labyrinthine condition in up to 29% of patients with sudden hearing loss in whom previously no cause could be identified. Their final pure-tone averages are more than 20 dB worse than 3D-FLAIR-negative patients, suggesting more severe labyrinthine damage. Findings such as these may contribute to our understanding of pathophysiologic mechanisms of ISSNHL.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,036
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations32
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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