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Enregistrement W7164863069 · doi:10.2196/85965

Feasibility Analysis of FaceADE: A Mobile Tool for Real-Time, Objective Assessment of Facial Paralysis (Preprint)

2025· article· en· W7164863069 sur OpenAlexvenueno aff
Marcelina Puc, Kangwen Guo, Anthony Newman, Alexandra Antoinette Myers, Amar Sheth, Jon‐Paul Pepper

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFacial Nerve Paralysis Treatment and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFacial paralysisParalysisElectromyographyFace (sociological concept)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with facial paralysis require detailed clinical assessment and long-term follow-up to monitor facial function. The current standard of care for evaluating facial symmetry and movement uses validated clinician scoring tools such as the House-Brackmann facial paralysis score or the Electronic Clinician-Graded Facial Function Scale (eFACE). Existing tools are difficult to use in normal clinic workflows and do not provide real-time facial movement tracking, representing an unmet need. Therefore, we developed FaceADE, a novel iOS app leveraging native 3D image acquisition capabilities on the iPhone to rapidly quantify facial movement in patients with facial paralysis. OBJECTIVE: This study aimed to benchmark FaceADE against 2D image analysis and establish the feasibility of measuring oral commissure movement in patients with facial paralysis and healthy controls. METHODS: Patients were enrolled in a tertiary care clinic focused on facial paralysis treatment. Patients underwent image capture using the FaceADE app assisted by study team personnel. Measurements of lip commissure position and movement were obtained from 20 patients with facial paralysis and 10 healthy volunteers without facial paralysis. Measurements of lip movement and symmetry gathered from FaceADE were benchmarked against 2D measurements using open-source image analysis software (ImageJ). RESULTS: FaceADE measurements of lip commissure position and movement showed strong agreement with 2D measurements in both healthy volunteer and facial paralysis cohorts. The intraclass correlation coefficient was 0.96 (95% CI 0.90-0.98; P<.001) in the healthy volunteer cohort and 0.82 (95% CI 0.72-0.88; P<.001) in the facial paralysis cohort. Bland-Altman analysis found strong agreement between the 2 methods for these measurements. The 95% CI contained 97.5% (39/40) of data points in the healthy cohort and 91.2% (73/80) of data points in the facial paralysis cohort. CONCLUSIONS: Our proposed mobile method of measuring clinically important lip commissure position and movement is feasible for use at the time of care delivery. In the future, this technology may be useful for a quantitative assessment of facial paralysis severity.

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)0,003
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 enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,672

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,437 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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