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Enregistrement W3096044437

Application of electrovestibulography on post-concussion syndrome: diagnosis and monitoring

2019· dissertation· en· W3096044437 sur OpenAlexfundno aff
Abdelbaset Suleiman

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFacial Nerve Paralysis Treatment and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésConcussionMedicinePhysical medicine and rehabilitationMedical emergencyInjury preventionPoison control
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Following a mild Traumatic Brain Injury (mTBI), there can be neuropathological changes in the brain resulting in permanent or transient neurological symptoms and signs of a functional disturbance. The persistence of these symptoms for more than one month is usually referred to as Post-Concussion Syndrome (PCS). PCS severity usually increases when comorbid depression exists. Moreover, the diagnosis of PCS might be overlooked in favour of a diagnosis of depression due to the overlap in the symptoms of the two pathologies. This study, for the first time, presents staged research to evaluate a novel technology, called Electrovestibulography (EVestG), that holds the potential to objectively and cost-effectively be utilized as an assistive tool to diagnose PCS, its comorbid depression and quantitatively measure the recovery from PCS and its sequelae following a treatment. In the first stage of this research, two EVestG features were extracted from the recorded signals to distinguish PCS from age and gender-matched healthy controls. These two features resulted in an unbiased classification accuracy of 84% and 79% for separating healthy controls from PCS sufferers and for separating long (>3 months) and short-term (<3 months) PCS sufferers, respectively. Secondly, it was shown that the calculated accuracy for separating PCS from healthy controls can be affected when comorbid depression exists. By adding an EVestG depression-specific feature from a previous study, the calculated accuracy was improved from 83% to >90% for those with moderate/severe depression. Then, it was shown EVestG features could monitor recovery following repetitive Transcranial Magnetic Stimulation (rTMS) treatment for PCS with and without comorbid depression. Additionally, the EVestG features used have shown the potential to robustly detect and monitor changes, relatively independently, in both persistent PCS and in depression when comorbid PCS-depression present. Finally, the effect of mTBI on other sensory systems, in particular, that closely linked visual system was examined. Given the prevalence of convergence insufficiency (CI) among the mTBI population, as well as the link between the vestibular and oculomotor system, the effect of the mTBI on the CI was investigated and found to be significantly correlated with the EVestG features and PCS clinical assessment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,666

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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