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Enregistrement W1987728582 · doi:10.1155/2014/248187

Contralateral Ear Occlusion for Improving the Reliability of Otoacoustic Emission Screening Tests

2014· article· en· W1987728582 sur OpenAlexafffund
Emily Papsin, Adrienne L. Harrison, Mattia Carraro, Robert V. Harrison

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Otolaryngology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineAudiologyOtoacoustic emissionEar canalNoise (video)EfferentTinnitusMiddle earInner earHearing lossCochleaSurgeryAnatomyAfferentRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Newborn hearing screening is an established healthcare standard in many countries and testing is feasible using otoacoustic emission (OAE) recording. It is well documented that OAEs can be suppressed by acoustic stimulation of the ear contralateral to the test ear. In clinical otoacoustic emission testing carried out in a sound attenuating booth, ambient noise levels are low such that the efferent system is not activated. However in newborn hearing screening, OAEs are often recorded in hospital or clinic environments, where ambient noise levels can be 60-70 dB SPL. Thus, results in the test ear can be influenced by ambient noise stimulating the opposite ear. Surprisingly, in hearing screening protocols there are no recommendations for avoiding contralateral suppression, that is, protecting the opposite ear from noise by blocking the ear canal. In the present study we have compared transient evoked and distortion product OAEs measured with and without contralateral ear plugging, in environmental settings with ambient noise levels <25 dB SPL, 45 dB SPL, and 55 dB SPL. We found out that without contralateral ear occlusion, ambient noise levels above 55 dB SPL can significantly attenuate OAE signals. We strongly suggest contralateral ear occlusion in OAE based hearing screening in noisy environments.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,404
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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