Estimating Audiometric Thresholds Using Auditory Steady-State Responses
Notice bibliographique
Résumé
Human auditory steady-state responses (ASSRs) were recorded using stimulus rates of 78–95 Hz in normal young subjects, in elderly subjects with relatively normal hearing, and in elderly subjects with sensorineural hearing impairment. Amplitude-intensity functions calculated relative to actual sensory thresholds (sensation level or SL) showed that amplitudes increased as stimulus intensity increased. In the hearing-impaired subjects this increase was more rapid at intensities just above threshold ("electrophysiological recruitment") than at higher intensities where the increase was similar to that seen in normal subjects. The thresholds in dB SL for recognizing an ASSR and the intersubject variability of these thresholds decreased with increasing recording time and were lower in the hearing impaired compared to the normal subjects. After 9.8 minutes of recording, the average ASSR thresholds (and standard deviations) were 12.6 ± 8.7 in the normal subjects, 12.4 ± 11.9 dB in the normal elderly, and 3.6 ± 13.5 dB SL in the hearing-impaired subjects. Se registraron respuestas auditivas de estado estable (ASSR) en humanos, usando una tasa de estímulos de 78-95 Hz en sujetos jóvenes con audicón normal, en sujetos ancianos con una audición relativamente normal, y en sujetos ancianos con un trastorno auditivo sensorineural. Las funciones de amplitud-intensidad calculadas en relación con los umbrales auditivos reales (nivel de sensación o SL) mostraron que las amplitudes aumentan conforme se incrementa la intensidad. En los sujetos hipoacúsicos este incremento fue más rápido en intensidades justo por encima del umbral ("reclutamiento electrofisiológico") que a intensidades mayores, donde el incremento era similar al visto en los sujetos normales. Los umbrales en dB SL para reconocer una ASSR, y la variabilidad inter-sujetos de estos umbrales, disminuyó conforme aumentó el tiempo de registro y fue menor en los sujetos hipoacúsicos, comparada con los normales. Luego de 9.8 minutos de registro, los umbrales promedio de las ASSR (y sus desviaciones estándar) fue de 12.6 ± 8.7 en los sujetos normales, 12.4 ± 11.9 dB en los ancianos normales y 3.6 ± 13.5 dB SL en los sujetos hipoacúsicos.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».