Psychoacoustic Assessment to Improve Tinnitus Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
The diagnosis of tinnitus relies on self-report. Psychoacoustic measurements of tinnitus pitch and loudness are essential for assessing claims and discriminating true from false ones. For this reason, the quantification of tinnitus remains a challenging research goal. We aimed to: (1) assess the precision of a new tinnitus likeness rating procedure with a continuous-pitch presentation method, controlling for music training, and (2) test whether tinnitus psychoacoustic measurements have the sensitivity and specificity required to detect people faking tinnitus. Musicians and non-musicians with tinnitus, as well as simulated malingerers without tinnitus, were tested. Most were retested several weeks later. Tinnitus pitch matching was first assessed using the likeness rating method: pure tones from 0.25 to 16 kHz were presented randomly to participants, who had to rate the likeness of each tone to their tinnitus, and to adjust its level from 0 to 100 dB SPL. Tinnitus pitch matching was then assessed with a continuous-pitch method: participants had to match the pitch of their tinnitus to an external tone by moving their finger across a touch-sensitive strip, which generated a continuous pure tone from 0.5 to 20 kHz in 1-Hz steps. The predominant tinnitus pitch was consistent across both methods for both musicians and non-musicians, although musicians displayed better external tone pitch matching abilities. Simulated malingerers rated loudness much higher than did the other groups with a high degree of specificity (94.4%) and were unreliable in loudness (not pitch) matching from one session to the other. Retest data showed similar pitch matching responses for both methods for all participants. In conclusion, tinnitus pitch and loudness reliably correspond to the tinnitus percept, and psychoacoustic loudness matches are sensitive and specific to the presence of tinnitus.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 0,005 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».