Imaging endolymphatic space of the inner ear in vestibular migraine
Notice bibliographique
Résumé
Background Vestibular migraine (VM), the most frequent episodic vertigo, is difficult to distinguish from Ménière’s disease (MD) because reliable biomarkers are missing. The classical proof of MD was an endolymphatic hydrops (EH). However, a few intravenous gadolinium-enhanced MRI studies of the inner ear (iMRI) also revealed an EH in VM. The major questions were the frequency and distribution characteristics of EH in VM for diagnostic use. Methods In a prospective case-control study of 200 participants, 75 patients with VM (49 females; mean age 46 years) and 75 with MD (36 females; mean age 55 years), according to the Bárány and International Headache Society, and 50 age-matched participants with normal vestibulocochlear testing (HP), were enrolled. Analyses ofiMRI of the endolymphatic space included volumetric quantification, stepwise regression, correlation with neurotological parameters and support vector machine classification. Results EH was maximal in MD (80%), less in VM (32%) and minimal in HP (22%). EH was milder in VM (mean grade 0.3) compared with MD (mean grade 1.3). The intralabyrinthine distribution was preferably found in the vestibulum in VM, but mainly in the cochlea in MD. There was no interaural lateralisation of EH in VM but in the affected ear in MD. The grade of EH in the vestibulum was correlated in both conditions with the frequency and duration of the attacks. Conclusion Three features of theiMRI evaluation were most supportive for the diagnosis of VM at group and individual levels: (1) the bilateral manifestation, (2) the low-grade EH and (3) the intraaural distribution.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».