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Enregistrement W2064475983 · doi:10.3402/ijch.v63i0.17925

Hearing screening outcomes in Inuit children in Nunavik, Quebec, Canada

2004· article· en· W2064475983 sur OpenAlexaffabout
Hannah Ayukawa, Pierre Lejeune, Jean François Proulx

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Circumpolar Health · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensNunavik Regional Board of Health and Social ServicesMcGill University Health CentreMakivik CorporationMontreal Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHearing lossAudiologyMedicineOtitisScreening testPopulationTest (biology)PediatricsEnvironmental healthSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Hearing loss is highly prevalent among Inuit children in Canada. Hearing screening at kindergarten age has been carried out in Nunavik by trained Inuit technicians since 1986. In this study, we determined what percentage of children fail their initial hearing screening at age 5-6 years and compared this initial result with the last hearing test. We also report the type of hearing loss observed at the last test. METHODS: Results compiled in a clinical database were analysed. At age 5-6 years, 524 children (born 1990-1994, 84% coverage) were tested and 515 children were retested at a later date. Screening failure was defined as >22 dB pure tone average (.5k, 1k, 2kHz) in either ear. Observations on ear condition at the last test were used to determine type of hearing loss. RESULTS: Nineteen percent (101 children) failed the hearing screening at age 5-6 years and 12% failed on the later test. When those who failed the first test were retested, 58 had improved and 43 remained with a hearing loss. Twenty-one children who had initially passed the hearing screening were found to have a hearing loss at retest. The majority of the hearing losses were due to otitis media. CONCLUSION: Hearing screening and retesting remains necessary due to the high prevalence of hearing loss found in this population and the fluctuating nature of this problem.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,314
Écart entre enseignants0,283 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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