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Enregistrement W1965742965 · doi:10.2310/7010.2007.0043

Effects of Behçet's Disease on Hearing Thresholds and Transient Evoked Otoacoustic Emissions

2007· article· en· W1965742965 sur OpenAlexvenueno aff
Nuray Bayar Muluk, Ahu Bırol

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Otolaryngology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Diseases and Behçet’s Syndrome
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAudiologyAudiometryPure tone audiometrySensorineural hearing lossHearing lossOtoacoustic emission

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The aim of this prospective study was to investigate hearing loss in patients with Behçet disease (BD). METHODS: The study group consisted of 20 patients (8 males, 12 females) with BD and 40 ears. The control group consisted of 20 healthy patients without BD (8 males, 12 females) and 40 ears. All subjects were evaluated by an otolaryngologic examination, pure-tone and high-frequency audiometry, and transient evoked otoacoustic emissions (TEOAEs). RESULTS: Sensorineural hearing loss (SNHL) was present in 25% of the ears on pure-tone audiometry and 60% of the ears on high-frequency audiometry in the study group. In the study group, at pure-tone and high-frequency audiometry, hearing thresholds were significantly higher than in the control group. For TEOAE values, in the BD group, each of the 1.0 to 4.0 kHz percent and amplitude values was significantly lower than in the control group. It was found that as age increased, hearing thresholds increased and TEOAEs decreased. As the disease duration got longer, hearing thresholds continued to increase and otoacoustic emissions at 3.0 kHz decreased. In males, hearing thresholds increased more whereas emissions decreased more than in females. CONCLUSION: Since SNHL is not infrequent in BD patients, patients may be evaluated regularly by pure-tone and high-frequency audiometry and TEOAEs. It may be possible to detect cochlear pathologies earlier than audiometric tests by TEOAEs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations6
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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