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Enregistrement W2004082653 · doi:10.2310/7070.2004.00227

Combined Tuning Fork Tests in Hearing Loss: Explorative Clinical Study of the Patterns

2004· article· en· W2004082653 sur OpenAlexvenueno aff
Vikram Bhat K., Khaja Naseeruddin

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Otolaryngology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEar Surgery and Otitis Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAudiologyBone conductionAudiometryTuning forkOtorhinolaryngologyHearing lossReferralTest (biology)SurgeryFamily medicineAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To combine the tuning fork tests of Rinne, Weber, and absolute bone conduction, explore their clinical patterns, and study their combined specificity, sensitivity, and validity in assessing the hearing status of an individual. DESIGN: A cross-sectional study of the tests of Rinne, Weber, and absolute bone conduction was done on 317 adult patients from the otolaryngology outpatient clinic selected at random. All possible patterns in the combination of three tests were explored, and their interpretations worked out. The findings were compared with those of pure-tone audiometry to check their sensitivity, specificity, and validity. RESULTS AND OBSERVATIONS: Fifty-eight patterns were obtained, which were classified into 10 types (5 tables) according to the type of hearing loss. The type of hearing loss was determined in all cases, and the better ear was identified in many cases. The overall sensitivity was 76.86%, the specificity was 85.48%, and the validity was 78.54%. CONCLUSIONS: The tuning fork tests of Rinne, Weber, and absolute bone conduction, when combined and interpreted, can be reliable initial diagnostic tools. They can be used to decide whether referral to a specialist or further audiometric testing is required. The patterns presented here depict the vast number of logical possibilities wherein the authenticity of these tests can be checked and the source of errors identified.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations13
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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