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Enregistrement W4417248551 · doi:10.1080/14670100.2025.2595878

Adults with cochlear implant and vestibular dysfunction: A scoping review

2025· review· en· W4417248551 sur OpenAlexaff
Raisa Chowdhury, Alicia Belaiche, Tamara Mijović, Nicolás Pons, Don Nguyen, Emily Kay‐Rivest

Notice bibliographique

RevueCochlear Implants International · 2025
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVestibular and auditory disorders
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCochlear implantVestibular systemCochlear implantationHearing lossVestibuleImplant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the rate of vestibular dysfunction after cochlear implantation (CI), identify optimal preoperative testing to detect at-risk patients, examine correlations between objective dysfunction and symptoms, and summarize benefits of postoperative vestibular therapy. METHODS: A scoping review following PRISMA-ScR guidelines was conducted. Searches of PubMed/MEDLINE, Web of Science, Scopus, Embase, and CINAHL identified studies from inception to December 2024. RESULTS: Thirty-five studies including 2,096 adults met criteria. Preoperative vestibular dysfunction in the implanted ear was reported in 47% on caloric testing and 34.9% on cVEMP, increasing postoperatively to 65.9% and 43.1%, respectively. Subjective symptoms rose from 25.1% to 29%, with most resolving by late follow-up. Caloric testing was the most frequently used assessment (66.6%), followed by cVEMP (59.2%) and vHIT (55.5%). Combined paradigms offered the most complete evaluation. Correlation between objective dysfunction and dizziness was weak. Vestibular rehabilitation improved dizziness, balance, and DHI scores in 80-100% of treated patients. DISCUSSION: Most CI recipients experience mild and transient vestibular symptoms, though some require targeted management. CONCLUSION: A substantial proportion of CI recipients develop vestibular dysfunction, supporting the need for comprehensive preoperative assessment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,825
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,312 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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'admission1
Résumé présentoui

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