Cochlear Implantation in Patients With Bilateral Severe Sensorineural Hearing Loss After Major Blunt Head Trauma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To highlight issues that impact on cochlear implant candidacy and performance in individuals who have severe bilateral sensorineural hearing loss after major blunt head trauma. STUDY DESIGN: Retrospective case review. SETTING: Tertiary level neurotology center. PATIENTS: Twenty-five patients treated at our institution for severe hearing loss after blunt head trauma INTERVENTION: Assessment of cochlear implant candidacy criteria and postimplant outcomes in patients presenting with severe hearing loss after major blunt head trauma MAIN OUTCOME MEASURES: Cause of injury, pure tone audiology, open set speech perception (preimplant and postimplant), promontory stimulation, and imaging results. RESULTS: Of the 25 patients with severe hearing loss, 11 ultimately underwent cochlear implantation. Fall from a height was the most common cause of injury. Five patients experienced bilateral temporal bone fractures. Seventeen patients satisfied candidacy criteria for implantation. For those patients who did undergo cochlear implantation, the mean postimplant open set speech recognition score was 71. Issues related to cochlear implant candidacy and outcomes for implantation will be discussed. CONCLUSION: Severe hearing loss after major blunt head trauma presents a number of unique clinical challenges. A significant number of these patients are not suitable for cochlear implantation for a variety of reasons. Clinicians working in the area of cochlear implantation should be aware of the various problems that can impact on effective cochlear implantation in such patients.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».