Detection of otoacoustic emissions in chinchilla when the middle ear contains amniotic fluid
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/HYPOTHESIS: Otoacoustic emissions have frequently been used for newborn hearing screening. However, they have low specificities and high referral rates. The presence of amniotic fluid in the middle ear is one reason for these problems. The aim of this study was to determine the effects of human amniotic fluid on otoacoustic emissions and on middle-ear function. METHODS: Forty-six chinchillas were randomly divided into eight groups based on the type (amniotic fluid or normal saline) and volume (0.5, 1, 1.5, 2 ml) of liquid introduced into the middle ear. Distortion product otoacoustic emission (DPOAE) and wideband reflectance (WBR) measurements were taken under inhalational anaesthesia before and after introduction of middle-ear liquid. The differences in these measurements were subjected to statistical analyses. STUDY DESIGN: Prospective controlled animal study. RESULTS: Significant reductions of DPOAE levels and increases in WBR occurred across all frequencies when there was liquid in the middle ear, and the changes became greater for increased volumes of liquid. Changes in the noise level had important effects on the otoacoustic-emission signal-to-noise ratio at the three lowest frequencies. CONCLUSION: Both human amniotic fluid and saline in the chinchilla middle ear resulted in changes in otoacoustic-emission detection patterns and WBR that may be relevant to newborn hearing screening.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».