Computer-Automated Tinnitus Assessment: Noise-Band Matching, Maskability, and Residual Inhibition
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Psychoacoustic measures of tinnitus typically include loudness and pitch match, minimum masking level (MML), and residual inhibition (RI). We previously developed and documented a computer-automated tinnitus evaluation system (TES) capable of subject-guided loudness and pitch matching. The TES was further developed to conduct computer-aided, subject-guided testing for noise-band matching (NBM), MML, and RI. PURPOSE: The purpose of the present study was to document the capability of the upgraded TES to obtain measures of NBM, MML, and RI, and to determine the test-retest reliability of the responses obtained. RESEARCH DESIGN: Three subject-guided, computer-automated testing protocols were developed to conduct NBM. For MML and RI testing, a 2-12 kHz band of noise was used. All testing was repeated during a second session. STUDY SAMPLE: Subjects meeting study criteria were selected from those who had previously been tested for loudness and pitch matching in our laboratory. A total of 21 subjects completed testing, including seven females and 14 males. RESULTS: The upgraded TES was found to be fairly time efficient. Subjects were generally reliable, both within and between sessions, with respect to the type of stimulus they chose as the best match to their tinnitus. Matching to bandwidth was more variable between measurements, with greater consistency seen for subjects reporting tonal tinnitus or wide-band noisy tinnitus than intermediate types. Between-session repeated MMLs were within 10 dB of each other for all but three of the subjects. Subjects who experienced RI during Session 1 tended to be those who experienced it during Session 2. CONCLUSIONS: This study may represent the first time that NBM, MML, and RI audiometric testing results have been obtained entirely through a self-contained, computer-automated system designed specifically for use in the clinic. Future plans include refinements to achieve greater testing efficiency.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».