MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7034464227

The use of spontaneous vestibular response for diagnosis of meniere’s disease

2016· dissertation· en· W7034464227 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadioactive Decay and Measurement Techniques
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVestibular systemDiseaseStimulus (psychology)Inner earSemicircular canalTraining set
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Meniere's disease is a common inner ear disorder that affects balance and hearing. Electrovestibulography (EVestG) is a relatively new vestibular driven test that measures spontaneous and driven field potential activity recorded in the external ear canal in response to various vestibular stimuli. The main objectives of this thesis were to record and analyze EVestG signals in order to 1) testify whether the EVestG technology is capable of classifying individuals with Meniere’s from healthy ones, and if it is, then 2) identify the EVestG tilt stimulus providing the most informative response in relation to identifying Meniere’s symptoms; thus, optimizing the EVestG experimental protocol as a Meniere’s disease diagnostic aid. EVestG signals of two groups of Meniere’s and control individuals during seven different EVestG tilt stimuli were recorded and analyzed by linear and nonlinear signal processing techniques. Data of 14 with Meniere’s disease and 16 healthy individuals were used as the training set, while additional data of 21 individuals with vertiginous disorders (and suspected of Meniere’s disease) and 10 controls were used as the test set. An ad-hoc voting classifier built upon single-feature linear classifiers was designed, and used for classification of the two groups of both training and test datasets. The results showed an overall accuracy of 87% and 84% for training and test datasets, respectively. Among the seven different tilts that each evokes a specific part of the inner ear organ, the side tilt which stimulates most of the labyrinth and particularly the utricle, was found to generate the best characteristic features for identifying Meniere’s disease from controls. Thus, one may simplify the EVestG protocol to only the side tilt stimulus for a quick screening of Meniere’s disease. The proposed method encourages the use of EVestG technology as a non-invasive and potentially reliable diagnostic/screening tool to aid clinical diagnosis of Meniere’s diseases.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,600

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,202 · 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.

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMspace (University of Manitoba)Même sujetRadioactive Decay and Measurement TechniquesTravaux en français237 207