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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».