Consensus Among International Facial Therapy Experts for the Management of Adults with Unilateral Facial Palsy: A Two-Stage Nominal Group and Delphi Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Nonsurgical rehabilitation of unilateral peripheral facial palsy (FP) varies globally with controversy regarding best practice. Objective: To develop facial therapist consensus regarding what should be included or excluded in rehabilitation of adults with FP of any etiology. Three clinical presentations: flaccid, paretic and synkinetic, were separately considered. Methodology: A two-stage study was conducted: a nominal group technique (NGT) to develop a questionnaire plus Delphi study. Delphi participants were recruited worldwide, through an experience-based inclusion questionnaire. The final Delphi questionnaire included 166 items for each clinical presentation covering assessment, outcome measures, and interventions, for example, education, eye care, neuromuscular retraining, and electrical modalities. Inclusion/exclusion agreement was set at 80%, indicating participant consensus. Items reaching 70–79% were deemed “near-included/near-excluded.” Results: Averaged across all presentations, 24.9% of the 166 items were included, (e.g., Sunnybrook Facial Grading System, patient education and neuromuscular retraining), 26.9% of the 166 items were excluded, (e.g., gross strengthening and electrical stimulation); 48.2% were neither included nor excluded. Conclusion: This study brings together the global community's expertise as a first step toward establishing best practice for specialist facial therapy. It is hoped this will guide clinical decision making, advance research, and optimize patient outcomes in this challenging field.
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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 | 0,135 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».