Does Choosing the ???Worse??? Ear for Cochlear Implantation Affect Outcome?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether choosing the "better" ear or the "worse" ear for cochlear implantation impacts performance outcome. DESIGN: Retrospective cohort study. SETTING: University teaching hospital-cochlear implant program. METHODS: Two groups of cochlear implantees were selected and matched based on clinical parameters, including duration of deafness/age at implantation, implant types, and processing strategies. Nineteen patients received an implant in his or her "better" ear of the two that had been amplified. An equal number of patients received an implant in the "worse" ear--an ear that was not amplified or was chosen to avoid causing oscillopsia; or if the patient was not willing to relinquish his or her hearing aid in the "better" ear based on subjective or objective criteria. Standard speech perception testing was performed. RESULTS: The average open-set speech perception responses at 1 year after implantation were as follows: word recognition score 40.4% and sentence recognition score 81% in the aided subjects (better ears); word recognition score 41.5% and sentence recognition score 84.5% in the unaided group (worse ears). CONCLUSION: No differences were found between the two groups of implantees. Choosing the "worse" ear for implantation did not appear to have a negative impact on performance outcome in this match-paired study.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».