Assessing candidacy for bilateral cochlear implants: A survey of practices in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: There are currently no agreed-upon criteria to establish candidacy for bilateral cochlear implants (CIs). This study categorized practice patterns for establishing bilateral CI candidacy. METHODS: A postal survey was sent to all practices performing CIs in the United States and Canada. The survey queried centers regarding candidacy criteria for bilateral implantation, testing parameters, definition of 'best aided condition', use of testing in noise, localization, and quality-of-life questionnaires. The survey was resent to non-responding centers 4 weeks after the initial mailing. RESULTS: The overall response rate was 40%. 'Best aided condition' (70%) and hearing in noise (52%) were used to establish bilateral candidacy, while 45% of centers offered bilateral implants to all candidates. The majority of respondents defined 'best aided' as hearing aids only (57% non-exclusive) or CI and hearing aid together (57%). Only 25% considered a CI alone as best aided. Nearly 5% considered no aiding to be the best aided. Sound localization was used by 8% of respondents for candidacy assessment. Reimbursement affected candidacy decision for 45%. There was variability in stimulus levels (60, 50, 45, and 55 dB), signal-to-noise ratios, and speaker orientations used. DISCUSSION: There are no consistent criteria to assess patients for bilateral CIs. This practice variation makes comparing outcomes across centers challenging and leaves open the possibility of having external standards imposed by regulators or payors. Standardization of candidacy assessment is necessary to develop best practices for bilateral cochlear implantation both to optimize patient outcomes and to ensure the continuity of coverage for these services.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».