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Enregistrement W1992745045 · doi:10.3109/14992020903142676

A comparison of three approaches to verifying aided Baha output

2010· article· en· W1992745045 sur OpenAlexaffabout
William Hodgetts, Bo Håkansson, Paul Hagler, Sigfrid D. Soli

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Audiology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAudiologyHearing aidComputer scienceSpeech recognitionMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

William E. Hodgetts*ab, Bo E.V. Håkanssonc, Paul Haglera & Sigfrid Solida Department of Speech Pathology and Audiology, University of Alberta, Edmonton, Canadab Institute for Reconstructive Sciences in Medicine (iRSM), Edmonton, Canadac Chalmers Institute of Technology, Gothenburg, Swedend House Ear Institute, Los Angeles, USABill Hodgetts, Department of Speech Pathology and Audiology, 2-70 Corbett Hall, University of Alberta, Edmonton, AB, Canada, T6G 2G4. E-mail: bill.hodgetts@ualberta.ca AbstractObjective: The objective of the present study was to compare three methods of estimating the audibility of aided speech using the Baha.Subjects: 23 Adult Baha users with primarily bilateral conductive hearing loss were recruited from the Bone Conduction Amplification Program at the Institute for Reconstructive Sciences in Medicine in Edmonton, Alberta, Canada.Methods: A test Baha was set to each subject's preferred listening level. The same Baha was used to assess the audibility of the long-term average speech spectrum (LTASS) for each of the following three approaches: 1) Aided soundfield thresholds, 2) Real Ear SPL, and 3) Real Head Acceleration Level. Results: Significant differences were discovered between the three approaches. Aided soundfield thresholds consistently over-estimated the sensation level of aided speech. The Real Ear SPL approach provided reasonable estimates in the mid-frequencies. However, low- and high-frequency estimates for the Real Ear approach have significant limitations.Conclusions: The Real Head Acceleration Level appears to be the most accurate method of determining aided audibility with the Baha.SumarioEl objetivo del presente estudio fue comparar tres métodos de estimación del nivel de sensación (audibilidad del LTASS) del lenguaje amplificado usando el Baha. Se reclutaron 23 usuarios adultos del Baha, primariamente con hipoacusia conductiva bilateral, del Programa de Amplificación por Conducción Ósea del Instituto de Ciencias Reconstructivas en Medicina en Edmonton, Alberta, Canadá. Un Baha de prueba fue colocado al nivel preferido de escucha de cada sujeto. El mismo Baha fue utilizado para evaluar la audibilidad del espectro promediado a largo plazo de lenguaje (LTASS) para cada uno de los siguientes tres enfoques: 1) Umbrales amplificados en campo sonoro, SPL en Oído-Real, y el Nivel Real de Aceleración de la Cabeza. Se descubrieron diferencias significativas entre los tres enfoques. Los umbrales amplificados en campo sonoro sobre-estimaron consistentemente el nivel de sensación del lenguaje amplificado. El enfoque de SPL en Oído-Real proporcionó estimados razonables en las frecuencias medias. Sin embargo, los estimados para frecuencias bajas y altas para el enfoque de Oído-Real tuvieron limitaciones significativas. El Nivel Real de Aceleración de la Cabeza parece ser el método más exacto para determinar la audibilidad amplificada del Baha.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,257
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,124 · 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

Citations20
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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