Investigating Performance of cVEMP and oVEMP in the Identification of Superior Canal Dehiscence in Relation to Dehiscence Location and Size
Notice bibliographique
Résumé
Compare the sensitivity and specificity of cVEMP (500 Hz), oVEMP (500 Hz and 4 kHz) in the identification of SSCD. A secondary objective was to identify the influence of dehiscence size and location on cVEMP and oVEMP responses. Methods: Individuals with unilateral (n = 16) and bilateral (n = 10) scan confirmed SSCD were assessed using air-conducted cVEMP and oVEMP Results: For cVEMP, an amplitude cutoff of 286.9 μV or a threshold cutoff of 67.5 dBnHL revealed, respectively, a sensitivity of 75% and 70.6% and a specificity of 69.4% and 100%. For oVEMP (500 Hz), an amplitude cutoff of 10.8 μV or a threshold cutoff of 77.5 dBnHL revealed a sensitivity of 83.33% and a specificity of 87.5% and 80%, respectively. oVEMP (4 kHz), an amplitude cutoff of 3.1 μV, revealed a high specificity of 100% but a low sensitivity of 47.2%. A positive correlation was noted between the length of the SSCD and the cVEMP and oVEMP (500 Hz) thresholds and cVEMP amplitude. Conclusions: Our results support the use of oVEMP in the identification of SSCD. The presence of oVEMP (500 Hz) with an amplitude higher or equal to 10.8 μV, a threshold lower or equal to 77.5 dBnHL or oVEMP (4 kHz) amplitude of 3.1 μV represents the most useful to identify SSCD.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».