Vestibular paroxysmia entails vestibular nerve function, microstructure and endolymphatic space changes linked to root-entry zone neurovascular compression
Notice bibliographique
Résumé
Combining magnetic resonance imaging (MRI) sequences that permit the determination of vestibular nerve angulation (NA = change of nerve caliber or direction), structural nerve integrity via diffusion tensor imaging (DTI), and exclusion of endolymphatic hydrops (ELH) via delayed gadolinium-enhanced MRI of the inner ear (iMRI) could increase the diagnostic accuracy in patients with vestibular paroxysmia (VP). Thirty-six participants were examined, 18 with VP (52.6 ± 18.1 years) and 18 age-matched with normal vestibulocochlear testing (NP 50.3 ± 16.5 years). This study investigated whether (i) NA, (ii) DTI changes, or (iii) ELH occur in VP, and (iv) to what extent said parameters relate. Methods included vestibulocochlear testing and MRI data analyses for neurovascular compression (NVC) and NA verification, DTI and ELS quantification. As a result, (i) NA increased NVC specificity. (ii) DTI structural integrity was reduced on the side affected by VP (p < 0.05). (iii) 61.1% VP showed mild ELH and higher asymmetry indices than NP (p > 0.05). (iv) "Disease duration" and "total number of attacks" correlated with the decreased structural integrity of the affected nerve in DTI (p < 0.001). NVC distance within the nerve's root-entry zone correlated with nerve function (Roh = 0.72, p < 0.001), nerve integrity loss (Roh = - 0.638, p < 0.001), and ELS volume (Roh = - 0.604, p < 0.001) in VP. In conclusion, this study is the first to link eighth cranial nerve function, microstructure, and ELS changes in VP to clinical features and increased vulnerability of NVC in the root-entry zone. Combined MRI with NVC or NA verification, DTI and ELS quantification increased the diagnostic accuracy at group-level but did not suffice to diagnose VP on a single-subject level due to individual variability and lack of diagnostic specificity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».