Exploring the Role of Wideband Tympanometry in Diagnosis of Meniere’s Disease: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: We aimed to investigate the diagnostic role of wideband tympanometry (WBT) in Meniere’s disease (MD). Methods: Scopus, PubMed, Web of Science, Cochrane Central Register of Control Trials, Google Scholars, Medline, and Embase were systematically searched up to March, 2024. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses and Problem/population, intervention, comparison, and outcome (PICO) guidelines were used. Two authors independently reviewed the eligible articles and assessed the quality of them using the Newcastle–Ottawa Scale for case–control studies. Ears diagnosed with MD were considered as affected ears, whereas ears without MD pathology in participants with unilateral MD were considered as unaffected ears. In addition, ears in healthy control groups with both ears without pathology of MD were considered as control ears. A meta-analysis was performed to compare the parameters of WBT between affected, unaffected, and control ears. Results: In total, 5 case–control studies including 446 ears met the inclusion criteria. Among 446 ears, 163, 81, and 202 were affected, unaffected, and control ears, respectively. There were not any statistically significant differences between affected, unaffected, and control ears for mean of resonance frequency (RF) ( P > 0.05). Furthermore, there were not any statistically significant differences between affected, unaffected, and control ears for mean of absorbance. Conclusion: WBT is not sensitive and specific enough to diagnose MD alone. That might be better to use WBT in conjunction with other objective tools, physical examination, and patient’s history instead of relying only on WBT.
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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 | 0,018 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».