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Enregistrement W3158223156 · doi:10.1002/mus.27262

Vocal fold injection material does not preclude interpretation of laryngeal electromyography

2021· article· en· W3158223156 sur OpenAlexaff
Michael A. Belsky, R. Jun Lin, Clark A. Rosen, Michael C. Munin, Libby J. Smith

Notice bibliographique

RevueMuscle & Nerve · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVoice and Speech Disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVocal fold paralysisElectromyographyVocal cord paralysisAnesthesiaAudiologyParalysisSurgeryPhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION/AIMS: Temporary vocal fold injection (VFI) is a common treatment for acute and subacute vocal fold paralysis (VFP). Laryngeal electromyography (LEMG) is useful for diagnosing neurogenic causes of VFP. This study evaluated whether the presence of VFI material prevents interpretation of LEMG in patients with acute and subacute VFP. METHODS: Patients with acute and subacute unilateral VFP (onset ≤6 mo) who underwent temporary VFI within 3 mo preceding LEMG were evaluated. A matched control group that did not undergo VFI was also studied. The LEMG team (laryngologist and electromyographer) performed and interpreted LEMG using a pre-specified protocol, including qualitative and quantitative motor unit analysis. RESULTS: Eighteen patients with VFI underwent LEMG successfully with interpretation of spontaneous activity and motor unit recruitment. Fourteen patients were seen in follow-up to determine accuracy of established LEMG prognosis. Seven of seven subjects with poor LEMG prognosis did not recover vocal fold motion. Five of seven subjects with fair LEMG prognosis recovered vocal fold motion. Findings were similar for the control group. DISCUSSION: VFI augmentation material did not prevent interpretation of meaningful LEMG data in patients with acute and subacute VFP, and accurate prognoses of vocal fold motion recovery were established.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,354

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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