Wideband Acoustic Immittance Normative Data
Notice bibliographique
Résumé
This article describes the effect of ethnicity, gender, aging, and instrumentation on wideband acoustic immittance (WAI). This is an important topic to investigate as the goal of any audiological test is optimize the test's sensitivity and specificity. One way to improve the test's sensitivity and specificity is to reduce the variability of the normative data. The impact of the aforementioned demographic characteristics on WAI norms has been reviewed, and where applicable its potential impact on clinical outcome has been discussed. Overall, differences observed between Caucasian and Chinese ethnic groups in adults population may warrant the use of ethnicity-specific norms especially for detection of otosclerosis; however, these differences in the school-aged children are not large enough to warrant the use of ethnicity-specific norms. It is important to explore whether the observed differences between Caucasian and Chinese ethnic groups is due to body-size indices and whether these differences can be replicated in other East Asian ethnic groups that share similar body-size indices. The differences observed between school-aged children and adults could also potentially impact clinical decision analysis. Therefore, use of age-specific norm is recommended. The differences in WAI between different systems are not clinically significant, and the use of instrument-specific norms does not result in improved test performance at least for the detection of otosclerosis. However, measuring WAI at ambient pressure (static) or at pressure corresponding to the peak (dynamic mode) could potentially impact the normative data and may prove to be clinically useful in cases of negative and positive middle ear pressure.
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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 | 0,008 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
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 ».