Prevalence of Vestibular Dysfunction in Children With Neurological Disabilities: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: In children with neurological or neurodevelopmental conditions, vestibular disorders may co-exist with the primary condition and further contribute to disability and restriction in functional independence and participation. Awareness of their existence may favor an early diagnosis and better treatment outcomes. Objectives: To determine the prevalence of vestibular dysfunction in children and adolescents (3-21 years old) diagnosed with either cerebral palsy (CP), traumatic brain injury (TBI), sensorineural hearing loss (SNHL) or cochlear implantations (CI). Methods: Four researchers systematically reviewed the literature from three databases (EMBASE, MEDLINE, CINAHL) until June 2018. Results: Twenty-four studies were analyzed in this systematic review. A single, high-quality study reports a prevalence of 48.4% of spastic CP children having a saccular dysfunction. Three fair-quality studies report a prevalence of 14.6%-81%, 21 days post-TBI. Twelve poor-to-high quality studies demonstrate a prevalence of 18.7%-96.1% in children with SNHL. A prevalence range of 3%-84% of children with CI is reported by 9 fair-to-high quality studies. Conclusion: Clinicians should be aware of the prevalence of vestibular dysfunction in these populations and implement appropriate assessments to improve treatment outcomes.
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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».