Vestibular Migraine versus Méniere’s Disease: Diagnostic Utility of Electrocochleography
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The diagnostic criteria for vestibular migraine (VM) and Méniere’s disease (MD) present an important overlap, which leads to a difficult diagnosis in patients presenting with headache, vertigo, hearing loss, ear fullness, and tinnitus. The objective of our study is to determine whether the area-under-the-curve ratio of the summating potentials (SP) and action potentials (AP) curves on electrocochleography (ECoG) helps differentiate VM from MD with or without the use of the well-established clinical criteria. Method: A retrospective review of patients filling either VM or MD criteria was undertaken between September 2015 and December 2018. All patients underwent ECoG before the introduction of anti-migraine therapy. The prediction of symptom improvement between the clinical criteria and ECoG results was compared by using the Vertigo Symptom Scale. Results: In total, 119 patients were included. An overlap of 36% exists between patients filling VM and MD criteria. Clinical criteria alone did not demonstrate a significant prediction of symptom response to anti-migraine therapy (VM 83%, MD 51%; p = 0.10). However, ECoG results alone did demonstrate adequate prediction (VM 94%, MD 32%; p < 0.001). A negative ECoG result combined with the clinical criteria of VM (100% symptom improvement) was shown to be more predictive of treatment response when compared to clinical criteria alone (83% symptom improvement) (p = 0.017). Finally, when used in patients filling both the VM and MD criteria (VMMD), ECoG was able to predict symptom improvement, thus better differentiating both diseases (normal ECoG: 95%, abnormal ECoG 29%; p < 0.001). Conclusion: Combining VM criteria with normal ECoG using the AUC ratio seems superior in predicting adequate symptom improvement than VM criteria alone.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».