Speech Coding Strategies and Revised Cochlear Implant Candidacy: An Analysis of Post-Implant Performance
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Technological advances in cochlear implant systems on which a sequence of speech coding strategies have been implemented seem to have resulted in improved speech perception. However, changing selection criteria for implantation have coincided with evolving technology and may confound post-implantation speech perception performance. This study compares speech coding strategy with speech perception performance in severe and profound postlingually deafened adults using one of three successive generations of Nucleus Cochlear Implant speech processors (i.e., Mini Speech Processor, Spectra 22, and SPrint) implementing three speech coding strategies (i.e., MPEAK, SPEAK, and Advanced Combination Encoders; Cochlear Corporation, Englewood, CO, U.S.A.). STUDY DESIGN: Four cohorts of patients were retrospectively reviewed. SETTING: Multicenter, tertiary referral cochlear implant programs in Ontario, Canada. METHODS: Four cohorts of patients (n = 139) were identified based on preimplant audiological measures, duration of deafness, device type, and speech coding strategy. Word and sentence recognition scores at 12 months after implantation were compared using MPEAK with SPEAK22 implemented on the Nucleus 22 speech processors (Mini Speech Processor and Spectra22, respectively) and SPEAK24 as well as Advanced Combination Encoders implemented on the Nucleus 24 SPrint processor. RESULTS: Open-set speech recognition batteries revealed significant improvements in word and sentence scores as advancing technology implemented new speech coding strategies. Subgroup analysis of profoundly deafened patients supported this. Analysis of covariance confirmed that the measured differences could not be accounted for by changing selection criteria for implantation. CONCLUSION: Improvements in performance can be attributed to evolving speech coding strategies and speech processors rather than to differences in preimplant candidacy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».