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Enregistrement W2008536692 · doi:10.1097/aud.0b013e3182a4a8f0

Longitudinal Speech Perception and Language Performance in Pediatric Cochlear Implant Users

2013· article· en· W2008536692 sur OpenAlexaff
Camille C. Dunn, Elizabeth Walker, Jacob Oleson, Maura Kenworthy, Tanya Van Voorst, J. Bruce Tomblin, Haihong Ji, Karen Iler Kirk, Bob McMurray, Marlan Hanson, Bruce J. Gantz

Notice bibliographique

RevueEar and Hearing · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensCentre for Movement Disorders
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute on Deafness and Other Communication Disorders
Mots-clésAudiologyCochlear implantSpeech perceptionCochlear implantationPerceptionPsychologyHearing lossLanguage developmentMedicineReading (process)Age groupsLongitudinal studyDevelopmental psychologyDemographyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Brief Objectives: Few studies have examined the long-term effect of age at implantation on outcomes using multiple data points in children with cochlear implants. The goal of this study was to determine whether age at implantation has a significant, lasting impact on speech perception, language, and reading performance for children with prelingual hearing loss. Design: A linear mixed-model framework was used to determine the effect of age at implantation on speech perception, language, and reading abilities in 83 children with prelingual hearing loss who received cochlear implants by the age of 4 years. The children were divided into two groups based on their age at implantation: (1) under 2 years of age and (2) between 2 and 3.9 years of age. Differences in model-specified mean scores between groups were compared at annual intervals from 5 to 13 years of age for speech perception, and 7 to 11 years of age for language and reading. Results: After controlling for communication mode, device configuration, and preoperative pure-tone average, there was no significant effect of age at implantation for receptive language by 8 years of age, expressive language by 10 years of age, reading by 7 years of age. In terms of speech-perception outcomes, significance varied between 7 and 13 years of age, with no significant difference in speech-perception scores between groups at ages 7, 11, and 13 years. Children who used oral communication (OC) demonstrated significantly higher speech-perception scores than children who used total communication (TC). OC users tended to have higher expressive language scores than TC users, although this did not reach significance. There was no significant difference between OC and TC users for receptive language or reading scores. Conclusions: Speech perception, language, and reading performance continue to improve over time for children implanted before 4 years of age. The present results indicate that the effect of age at implantation diminishes with time, particularly for higher-order skills such as language and reading. Some children who receive cochlear implants after the age of 2 years have the capacity to approximate the language and reading skills of their earlier-implanted peers, suggesting that additional factors may moderate the influence of age at implantation on outcomes over time. Few studies have examined longitudinal trends and the effect(s) of age at implantation by using multiple data points in children with cochlear implants. Speech perception, language, and reading were analyzed in 83 children divided into two groups: (1) implanted under 2 years of age and (2) implanted between 2 and 3.9 years of age. Performance indicated that although implanting children at a younger age is important, children who are implanted between 2 to 3.9 years of age have the potential to close the gap with their younger implanted peers on some outcomes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations172
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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