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Enregistrement W1988264673 · doi:10.1044/1059-0889(2012/11-0039)

Hearing Aid Processing Changes Tone Burst Onset: Effect on Cortical Auditory Evoked Potentials in Individuals With Normal Audiometric Thresholds

2012· article· en· W1988264673 sur OpenAlexafffund
Vijayalakshmi Easwar, Danielle Glista, David W. Purcell, Susan Scollie

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Audiology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationChina Academy of Engineering PhysicsOntario Innovation Trust
Mots-clésAudiologyHearing aidStimulus (psychology)Tone burstTone (literature)AudiometryPure toneMedicineHearing lossPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The validity of using the cortical auditory evoked potential (CAEP) as an objective measure of hearing aid outcome has been questioned in the literature due to stimulus modifications caused by hearing aid processing. This study aimed to investigate the effects of hearing aid processing on the CAEP elicited with tone bursts that may have altered onsets. METHOD: CAEPs to unprocessed and hearing aid-processed tone bursts were obtained from 16 individuals with normal audiometric thresholds when the onset time, level, and signal-to-noise ratio (SNR) were matched between the 2 conditions. Tone bursts processed by the hearing aid were recorded in an anechoic box and were presented through insert receivers. Unprocessed tone bursts were superimposed with hearing aid noise floor to match the SNR of the hearing aid-processed tone bursts. RESULTS: Shortening of rise time and overshoot at the onset of the tone burst were evident in the hearing aid-processed stimuli. Statistical analysis of data showed no significant effects of hearing aid processing on the latency or amplitude of CAEP peaks (p > .05). CONCLUSION: The changes in rise time occurring in the tone bursts due to hearing aid processing may not confound CAEP measures that are used to validate hearing aid fitting.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,548

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,289 · 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.

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

Citations15
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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