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Enregistrement W2044394219 · doi:10.3766/jaaa.21.10.3

The North American Listening in Spatialized Noise—Sentences Test (NA LiSN-S): Normative Data and Test-Retest Reliability Studies for Adolescents and Young Adults

2010· article· en· W2044394219 sur OpenAlexaffabout
David K. Brown, Sharon Cameron, Jeffrey S. Martin, Charlene Watson, Harvey Dillon

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Academy of Audiology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNormativeActive listeningAudiologyPsychologyPopulationTest (biology)Reliability (semiconductor)Noise (video)MedicineCommunicationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Listening in Spatialized Noise-Sentences test (LiSN-S; Cameron and Dillon, 2009) was originally developed to assess auditory stream segregation skills in children aged 6 to 11 yr with suspected central auditory processing disorder. The LiSN-S creates a three-dimensional auditory environment under headphones. A simple repetition-response protocol is used to assess a listener's speech reception threshold (SRT) for target sentences presented in competing speech maskers. Performance is measured as the improvement in SRT in dB gained when either pitch, spatial, or both pitch and spatial cues are incorporated in the maskers. A North American-accented version of the LiSN-S (NA LiSN-S) is available for use in the United States and Canada. PURPOSE: To develop normative data for adolescents and adults on the NA LiSN-S, to compare these data with those of children aged 6 to 11 yr as documented in Cameron et al (2009), and to consolidate the child, adolescent, and adult normative and retest data to allow the software to be used with a wider population. RESEARCH DESIGN: In a descriptive design, normative data and test-retest reliability data were collected. STUDY SAMPLE: One hundred and twenty normally hearing participants took part in the normative data study (67 adolescents aged 12 yr, 1 mo, to 17 yr, 10 mo, and 53 adults aged 19 yr, 10 mo, to 30 yr, 30 mo). Forty-nine participants returned between 1 and 4 mo after the initial assessment for retesting. Participants were recruited from sites in Cincinnati, Dallas, and Calgary. RESULTS: When combined with data collected from children aged 6 to 11 yr, a trend of improved performance as a function of increasing age was found across performance measures. ANOVA (analysis of variance) revealed a significant effect of age on performance. Planned contrasts revealed that there were no significant differences between adults and children aged 13 yr and older on the low-cue SRT; 14 yr and older on talker and spatial advantage; 15 yr and older on total advantage; and 16 yr and older on the high-cue SRT. Mean test-retest differences on the various NA LiSN-S performance measures for the combined child, adult, and adolescent data ranged from 0.05 to 0.5 dB. Paired comparisons revealed test-retest differences were not significant on any measure of the NA LiSN-S except low-cue SRT. Test-retest differences across measures did not differ as a function of age. Test and retest scores were significantly correlated for all NA LiSN-S measures. CONCLUSIONS: The ability to use either spatial or talker cues in isolation becomes adultlike by about 14 yr of age, whereas the ability to combine spatial and talker cues does not fully mature until closer to adulthood. By consolidating child, adolescent, and adult normative and retest data the NA LiSN-S can now been utilized to assess auditory processing skills in a wider population.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,310 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations67
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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