Computer-Assisted Audiometry Versus Manual Audiometry
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Otogram is an automated computer-assisted audiometer that allows patients to self-administer audiometry for their pure-tone audiogram. There has been no research published in a peer-reviewed journal, validating its use in an otology outpatient clinic. We therefore proposed to investigate and compare the inter-rater and intrarater accuracy and reliability of audiologists and of the Otogram in an English-speaking British population. DESIGN: Prospective nonrandomized validation study. SETTING: Secondary otolaryngology center and otology outpatient clinic. PARTICIPANTS: Forty-eight NHS patients referred to an otology outpatient clinic. MAIN OUTCOME MEASURES: Each patient had 2 pure-tone audiograms. Hearing thresholds in decibels hearing level were ascertained by fully trained British audiologists and by the Otogram. RESULTS: Using the weighted kappa statistic, the level of agreement in air-conduction (kappa = 0.965) and bone-conduction (kappa = 0.927) thresholds between the audiologist and the Otogram on the same patient was equivalent to the inter-rater level of agreement between pairs of audiologists. Approximately 94% of air-conduction thresholds and 91% of bone-conduction thresholds measured by the Otogram fell within 10 dB of thresholds measured by an audiologist. Intrarater comparisons between audiologists were very good for air-conduction (kappa = 0.978) and bone-conduction (kappa = 0.964). The intrarater level of agreement between repeated Otogram thresholds was just as good for air-conduction (kappa = 0.974) and bone-conduction (kappa = 0.945) thresholds. CONCLUSION: The Otogram is just as reliable as audiologists at determining hearing thresholds. We recommend that the Otogram can be safely used in a controlled clinical setting supervised by audiologists.
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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 | 0,012 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».