Global Perceptions and Utilization of Clinical Neurophysiology in Movement Disorders
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical neurophysiology (CNP) involves the use of neurophysiological techniques to make an accurate clinical diagnosis, to quantify the severity, and to measure the treatment response. Despite several studies showing CNP to be a useful diagnostic tool in Movement Disorders (MD), its more widespread utilization in clinical practice has been limited. OBJECTIVES: To better understand the current availability, global perceptions, and challenges for implementation of diagnostic CNP in the clinical practice of MD. METHODS: The International Parkinson and Movement Disorders Society (IPMDS) formed a Task Force on CNP. The Task Force distributed an online survey via email to all the members of the IPMDS between August 5 and 30, 2021. Descriptive statistics were used for analysis of the survey results. Some results are presented by IPMDS geographical sections namely PanAmerican (PAS), European (ES), African (AFR), Asian and Oceanian (AOS). RESULTS: Four hundred and ninety-one IPMDS members (52% males), from 196 countries, responded. The majority of responders from the AFR (65%) and PAS (63%) sections had no formal training in diagnostic CNP (40% for AOS and 37% for ES). The most commonly used techniques are electroencephalography (EEG) (72%) followed by surface EMG (71%). The majority of responders think that CNP is somewhat valuable or very valuable in the assessment of MD. All the sections identified "lack of training" as one of the biggest challenges for diagnostic CNP studies in MD. CONCLUSIONS: CNP is perceived to be a useful diagnostic tool in MD. Several challenges were identified that prevent widespread utilization of CNP in MD.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle