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Enregistrement W825723494 · doi:10.3233/ves-2003-12405

Lack of gender difference in motion sickness induced by vestibular Coriolis cross-coupling

2003· article· en· W825723494 sur OpenAlexaff
Bob Cheung, Kevin Hofer

Notice bibliographique

RevueJournal of Vestibular Research · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVestibular and auditory disorders
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMotion sicknessVestibular systemMedicineForearmAudiologyStimulationBlood flowPhysical therapyCardiologyAnesthesiaPhysical medicine and rehabilitationInternal medicineSurgeryPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been reported that females are more susceptible to motion sickness than males. Supporting evidence is primarily based on retrospective survey questionnaires and self-reporting. We investigated if there is a gender difference in motion sickness susceptibility using objective and subjective measurements under controlled laboratory conditions. Thirty healthy subjects (14 males and 16 females) between the ages of 18-46 years were exposed to Coriolis cross-coupling stimulation, induced by 120 degrees /s yaw rotation and a simultaneous 45 degrees pitch forward head movement in the sagittal plane every 12 seconds. Cutaneous forearm and calf blood flow, blood pressure, and heart rate were monitored. Graybiel's diagnostic criteria were used to assess sickness susceptibility before and after motion exposure. Golding and Kerguelen's scale was used to assess the severity of symptoms during motion exposure. A significant (p<0.01) increase of forearm and calf blood flow during cross-coupling stimulation was observed in both sexes. However, the subjective symptoms rating and blood flow measurements indicate that there was no significant difference between male and female subjects. Our data also suggests that females may be more inclined to admit discomfort as indicated by their responses to a survey of motion sickness history prior to the experiment.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0040,000

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 Opus0,224
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations50
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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