Longitudinal Patient Outcomes in Chronic Dizziness: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic dizziness can cause significant functional impairment. Outcome measures used in this patient population have not been examined systematically. Consequently, providers lack consensus on the ideal outcome measures to assess the impact of their interventions. OBJECTIVE AND METHODS: We conducted a scoping review to summarize existing literature on outcomes in chronic dizziness (with a minimum of 6 mo of patient follow-up). Among other details, we extracted and analyzed patient demographics, medical condition(s), and the specific outcome measures of each study. RESULTS: Of 19,426 articles meeting the original search terms, 416 met final exclusion after title/abstract and full-text review. Most studies focused on Ménière's disease (75%) and recurrent benign paroxysmal positional vertigo (21%). The most common outcome measures were hearing (62%) and number of attacks by American Academy of Otolaryngology-Head & Neck Surgery criteria (60%). A minority (35%) looked formally at quality-of-life metrics (Dizziness Handicap Index or other). CONCLUSIONS: Ménière's disease and benign paroxysmal positional vertigo are overrepresented in literature on outcome assessment in chronic dizziness. Objective clinical measures are used more frequently than quality-of-life metrics. Future work is needed to identify the optimal outcome measures that reflect new knowledge about the most common causes of chronic dizziness (including persistent postural-perceptual dizziness and vestibular migraine) and consider what is most important to patients.
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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 | 0,016 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».