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Enregistrement W33438852 · doi:10.1177/000348941312200301

Dynamic Magnetic Resonance Imaging of the Pharynx during Deglutition

2013· article· en· W33438852 sur OpenAlexfundno aff
Milan R. Amin, Stratos Achlatis, Cathy L. Lazarus, Ryan C. Branski, Pippa Storey, Bidyut Praminik, Yixin Fang, Daniel K. Sodickson

Notice bibliographique

RevueAnnals of Otology Rhinology & Laryngology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDysphagia Assessment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institutes of HealthSchool of Medicine, New York UniversityYork University
Mots-clésPharynxMagnetic resonance imagingSwallowingMedicineDynamic contrast-enhanced MRIRadiologyAnatomyNuclear medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: We utilized dynamic magnetic resonance imaging to visualize the pharynx and upper esophageal segment in normal, healthy subjects. METHODS: A 3-T scanner with a 4-channel head coil and a dual-channel neck coil was used to obtain high-speed magnetic resonance images of subjects who were swallowing liquids and pudding. Ninety sequential images were acquired with a temporal resolution of 113 ms. Imaging was performed in axial planes at the levels of the oropharynx and the pharyngoesophageal segment. The images were then analyzed for variables related to alterations in the area of the pharynx and pharyngoesophageal segment during swallowing, as well as temporal measures related to these structures. RESULTS: All subjects tolerated the study protocol without complaint. Changes in the area of the pharyngeal wall lumen and temporal measurements were consistent within and between subjects. The inter-rater and intra-rater reliabilities for the measurement tool were excellent. CONCLUSIONS: Dynamic magnetic resonance imaging of the swallow sequence is both feasible and reliable and may eventually complement currently used diagnostic methods, as it adds substantive information.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,336 · 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.

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

Citations14
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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