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Resonancia magnética en enfermedad de Ménière

2021· article· es· W3155450977 on OpenAlexaff
Maya Kuroiwa R., César Fuenzalida R., Natalia Bahamondes M., Trung Le

Bibliographic record

VenueRevista de otorrinolaringología y cirugía de cabeza y cuello · 2021
Typearticle
Languagees
FieldNeuroscience
TopicVestibular and auditory disorders
Canadian institutionsHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesMedicinePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

ResumenLa enfermedad de Ménière (EM) es una conocida causa de vértigo crónico asociado a múltiples síntomas audiológicos fluctuantes (hipoacusia, tinnitus, plenitud aural).Su fisiopatología no es completamente comprendida, pero se ha relacionado al hidrops endolinfático (HE) como entidad principal.A la fecha, varios estudios electrofisiológicos han intentado posicionarse como pruebas diagnósticas definitivas, pero no lo han logrado, ya sea por dificultad técnica para realizarlos o por resultados inconsistentes en la literatura internacional.Pero cabe destacar que varios hallazgos son altamente sugerentes de enfermedad de Ménière como la presencia de una baja tasa de respuesta asociado al aumento del umbral de esta misma en los VEMPs (vestibular evoked myogenic potentials), tanto oculares como cervicales, o el aumento del cuociente entre el potencial de sumación/potencial de acción en la electrococleografía.A pesar de estas pruebas, hasta el día de hoy, el diagnóstico se sigue realizando en base a criterios clínicos consensuados internacionalmente, dado lo dificultosa que es la visualización directa del HE y falta de compresión de otros mecanismos fisiopatológicos de esta enfermedad.En las últimas décadas, ha habido avances prometedores en la detección de hidrops endolinfático con el uso de resonancia magnética, permitiendo la visualización de los espacios peri y endolinfáticos usando gadolinio como contraste.A su vez, esto ha permitido mejoría de las secuencias imagenológicas usadas, el desarrollo de varias nuevas técnicas de procesamiento de imágenes, conllevando que varias escalas o clasificaciones de HE hayan sido propuestas, las cuales serán revisadas en detalle en este trabajo.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.004
Threshold uncertainty score0.013

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.273
Teacher spread0.259 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2021
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