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Enregistrement W2066977282 · doi:10.1097/aud.0b013e3181f0b685

Technology-Limited and Patient-Derived Versus Audibility-Derived Fittings in Bone-Anchored Hearing Aid Users: A Validation Study

2010· article· en· W2066977282 sur OpenAlexaff
William Hodgetts, Paul Hagler, Bo Håkansson, Sigfrid D. Soli

Notice bibliographique

RevueEar and Hearing · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Alberta HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoudnessHearing aidSound qualityAudiologyNoise (video)Speech perceptionQUIETConsonantComputer scienceSpeech recognitionPerceptionPsychologyMedicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Brief Objectives: Current approaches to fit bone-anchored hearing aid (Baha) rely heavily on patient feedback of “loudness” and “sound quality.” Audiologists are limited to this approach for two reasons: (1) the technology in current models of Baha does not allow for much fine-tuning of frequency response or maximum output on an individual basis and (2) there has not been a valid approach to verify the frequency response or maximum output on an individual basis. The objectives of this study are to (1) describe an alternative approach to fit Baha, an “audibility-derived (AD)” fitting, and (2) test whether outcomes improve with this new fitting compared with the current “patient-derived (PD)” fitting. Design: This study used a repeated measures design where each subject experienced both the AD and PD fittings in random order. Subjects were tested on a variety of outcome measures including output levels of aided speech, hearing in noise test (quiet and in noise), consonant recognition in noise, aided loudness, and subjective percentage of words understood. Results: Electromechanical testing revealed significantly higher aided output with the AD fitting, especially in the high frequencies. Subjects performed significantly better in all outcome measures with the AD fitting approach except when testing aided loudness and subjective perception for which the differences were nonsignificant. When the input levels to the Baha were soft, advantages for the AD fitting were emerging on these tests, but they did not reach significance. Conclusions: This study presents a more objective, fitting approach for Baha that leads to better outcomes in the laboratory. The next steps will be to test these fittings in the real world and to make the approach generally available to clinicians fitting Bahas. The majority of bone-anchored hearing aid (Baha) fittings consist of estimating the proper device from the standard bone conduction audiogram and then obtaining the patient's feedback on loudness and sound quality of the aid, with the occasional trim pot adjustment to tweak the settings. This article proposes an alternative approach to fit Baha that mirrors modern approaches to prescribe air conduction hearing aids and then compares the outcomes of these two approaches on patients with Baha.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,714
Score d'incertitude au seuil0,632

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,253 · 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.

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

Citations17
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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