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Enregistrement W2044080111 · doi:10.1177/0194599812451426a235

Bone‐Anchored Hearing Aid: Why Do Some Patients Refuse It?

2012· article· en· W2044080111 sur OpenAlexaff
Faisal Zawawi, Ghassan Kabbach, Marie Lallemand, Sam J. Daniel

Notice bibliographique

RevueOtolaryngology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEar Surgery and Otitis Media
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTertiary careHearing aidCandidacyPediatricsAudiologyGeneral surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective BAHA is a proven tool to improve hearing. Nevertheless, there are patients who are candidates for BAHA implants who end up refusing the surgery. The objective of this study is to review our BAHA experience with particular emphasis on reasons behind the refusal of some candidates. Method A retrospective chart review conducted in December 2011 of the most recent 100 consecutive new patients referred to the BAHA program in a tertiary health care center. Candidates’ demographics, hearing status, co‐morbidities, and audiometeric tests were all recorded. Patients’ acceptance or refusal was noted alongside the reasons to refuse BAHA. Results One hundred new patients were seen for BAHA assessment, 10 patients were excluded because of incomplete tests. There were 68 children and 22 adults. Unilateral conductive hearing loss was the most common reason for consultation (40%), followed by unilateral SNHL (23.3%). Aural atresia was the most common clinical finding (36.6%). Seventy patients were candidates for BAHA (77.8%) as per our candidacy rules. Ten candidates refused BAHA (14.3%). The most common reason for refusal in adults was lack of sound localization in patients with unilateral SNHL. Conclusion The main reason for refusal of BAHA was lack of sound localization in adults, whereas the main reason for refusal in children was cultural and social acceptance by the family. Patients with congenital anomalies were the most likely candidates to accept BAHA implants.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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