Comparison of Objective Facial Metrics on Both Sides of the Face Among Patients with Severe Bell's Palsy Treated with Mirror Effect Plus Protocol Rehabilitation Versus Controls
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The extent to which the healthy hemiface dynamically contributes to facial synchronization during facial rehabilitation has been largely unstudied. This study compares the synchronization of both hemifaces in severe Bell's palsy patients who either received facial rehabilitation called “Mirror Effect Plus Protocol” (MEPP) or basic counseling. Methods: Baseline and 1-year postonset data from 39 patients (19 = MEPP and 20 = basic counseling) were retrospectively analyzed using Emotrics+, a software that generates facial metrics with artificial intelligence (AI) algorithms. Paired t -tests were used for intrasubject comparisons of hemifaces, and mixed model analysis were used to compare between groups. Results: For voluntary movements, a significant difference in favor of the MEPP group was only found for smiling ( p = 0.025*). However, at 1-year postonset, the control group showed significant variability between hemifaces for most synkinesis measurements [nasolabial fold ( p = 0.029*); eye area ( p = 0.043*); palpebral fissure ( p = 0.011*)]. Conclusion: In this study, a better synchronization of both hemifaces was found in the MEPP group. Interestingly, motor adaptation in movement amplitude of the healthy hemiface seemed to contribute to this synchronization in MEPP patients. Further studies are needed to standardize the procedure of AI measurements and to adapt it for clinical use.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».