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Enregistrement W4412166601 · doi:10.1017/cjn.2025.10312

P.167 The accuracy of MRI reports in detecting neurovascular conflict in hemifacial spasm

2025· article· en· W4412166601 sur OpenAlexaffvenue
Samuel Molot-Toker, Anthony M. Kaufmann

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrigeminal Neuralgia and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHemifacial spasmNeurovascular bundleMedicineRadiologySurgeryFacial nerve

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Hemifacial spasm (HFS) is a disorder of unilateral facial myoclonus that can be psychosocially debilitating. It is generally caused by microvascular compression of the facial nerve and is amenable to potentially curative surgery. Unfortunately, many patients receive delayed surgical referrals and are instead managed with injections of botulinum toxin to varying benefit. The reason behind late referrals is unclear, but one factor may be misleading diagnostic information; specifically, MRI reports that indicate incorrect or absent neurovascular conflict. The goal of this study was to explore the association between MRI reports and operative findings in HFS patients, with the hopes of identifying opportunities for improved diagnosis and treatment. Methods: We performed a single-center, retrospective chart review of 30 consecutive patients who underwent surgery for HFS between January 2019 and January 2020. Descriptive data were extracted from pre-operative MRI reports and operative notes, then coded for statistical analysis. Results: Pre-operative MRIs were reported by radiologists from 6 provinces. Across all MRIs (n = 45), a positive finding was only identified in 51.1%. All 30 patients had clear neurovascular conflict noted in surgery. Conclusions: There is a need for improved diagnostic accuracy in HFS, with the goal of expediting surgical referrals and possible cure.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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