Mobile phone app Vs bucket test as a subjective visual vertical test: A validation study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The SVV tests the ability of a person to perceive the gravitational vertical. A tilt in SVV indicates vestibular imbalance in the roll plane, and thus injuries to the utricle or its connecting nerves. A validated bedside method (et, al., 2009, 72(19):1689-1692, Neurol, Zwergal) is the bucket method, in which the subject estimates the true vertical by attempting to properly align a straight line visible on the bottom of a bucket that is rotated at random by the examiner. In our study, the subjects need to align the plumb line on the Visual Vertical iOS app to the vertical direction. METHODS: Measurements of the SVV were made in 22 healthy subjects (16 females and 6 males). Each subject conducted 10 iterations of bucket test and 10 iterations of iOS app test. The reliability and validity of the iOS app was analyzed by SPSS21. RESULTS: Cronbach's α for the plumb line method was 0.976, and the iOS app was 0.978. Statistical comparison of SVV values measured by the iOS app and the bucket method showed no significant difference in distribution (Mann Whitney U test U = 0.944). CONCLUSION: The Visual Vertical iOS app is an effective and accessible substitute to the plumb line for the measurement of the validated bucket test.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».