Comparison of 3 Grading Systems (House-Brackmann, Sunnybrook, Sydney) for the Assessment of Facial Nerve Paralysis and Prediction of Neural Recovery
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Currently, multiple classification systems exist for the assessment of facial nerve paralysis. This study was designed to choose the most practical system for use in a clinical setting depending on the clinician need. We compared the responsiveness of the 3 facial nerve grading systems, i.e., House-Brackmann, Sydney, and Sunnybrook, as the subjective method and compared the outcomes with the objective method, i.e., the nerve conduction study. The correlation between the subjective and objective assessments was determined. Methods: A total of 22 consented participants with facial palsy was assessed with photos and videography recordings where they performed 10 standard facial expressions. The severity of facial paralysis was evaluated with the House-Brackmann, Sydney, and Sunnybrook grading scales subjectively and with the facial nerve conduction study objectively. The assessments were repeated after 3 months. Results: A Wilcoxon signed-rank test showed that there were statistically significant change in all three gradings after 3-month of assessment. The responsiveness of the nerve conduction study was significant for the nasalis and orbicularis oris muscles. It was not significant for the orbicularis oculi muscle. The nasalis and orbicularis oculi showed statistically significant correlation with the three classification systems except for the orbicularis oculi muscle. Conclusions: All three grading systems, House-Brackmann, Sydney, and Sunnybrook, showed statistically significant responsiveness after 3 months of evaluation. The nasalis and orbicularis oculi muscle can be used to predict facial palsy recovery because they showed strong positive and negative correlations with the extent of facial nerve degeneration from the nerve conduction study.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».