Post-traumatic Peripheral Vestibular Disorders (Excluding Positional Vertigo): Institutional Experience from University Health Network’s Workplace Safety and Insurance Board Head-Injury Program
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Benign paroxysmal positional vertigo has typically been reported to be the most common cause of post-traumatic dizziness. There is however paucity in the literature about other peripheral vestibular disorders post-head injury. This article provides an overview of other causes of non-positional dizziness post-head trauma from our large institutional experience.Methods: The UHN WSIB Neurotology database (n=4,291) between 1998 and 2018 was retrospectively studied for those head-injured workers presenting with non-positional peripheral vestibular disorders. All subjects had a detailed neurotological history and examination and vestibular testing including video nystagmography, video head impulse testing (or a magnetic scleral search coil study), vestibular-evoked myogenic potentials, and audiometry. Imaging studies included routine brain and high-resolution temporal bone CT scans and/or brain MRI.Results: Based on a database of 4,291 head-injured workers with dizziness, 244 were diagnosed with non-positional peripheral vertigo. Recurrent vestibulopathy (RV) was the most common cause of non-positional post-traumatic vertigo. The incidence of Meniere’s disease in the post-traumatic setting did not appear greater than found in the general population. Conclusion: The clinical spectrum pertaining to recurrent vestibulopathy, Meniere’s disease, delayed endolymphatic hydrops, drop attacks, superior semicircular canal dehiscence syndrome, and uncompensated peripheral vestibular loss are discussed.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».