Assessing candidacy for bilateral cochlear implants: A survey of practices in the United States and Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
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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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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle