Acoustic Analysis of the Voice in Pediatric Cochlear Implant Recipients: A Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To characterize inherent acoustic abnormalities of the deaf pediatric voice and the effect of artificially restoring auditory feedback with cochlear implantation. DESIGN: Inception cohort. SETTING: Academic referral center. PATIENTS: Twenty-one children with severe to profound hearing loss (15 prelingually deaf, 6 postlingually deaf) accepted into the cochlear implant program were followed for up to 6 months. Patients unable to perform the vocal exercises were excluded. INTERVENTIONS: Objective voice analysis was performed using the Computerized Speech Laboratory (Kay Elemetrics) prior to cochlear implantation, at the time of implant activation and at 2 and 6 months postactivation. Assessments were based on sustained phonations and dynamic ranges. MAIN OUTCOME MEASURE: Fundamental frequency, long-term control of fundamental frequency (vF0) and long-term control of amplitude (vAM) were derived from sustained phonations. The dynamic frequency range was derived from scale exercises. Formant frequencies (F1, F2, F3) were determined using linear predictive coding. RESULTS: Fundamental frequency was not altered by implant activation or experience (P = 0.342). With profoundly deaf subject, the most prevalent acoustic abnormality was a poor long-term control of frequency (vF0, 2.81%) and long-term control of amplitude (vAm, 23.58%). Implant activation and experience had no effect on the long-term control of frequency (P = 0.106) but normalized the long-term control of amplitude (P = 0.007). The mean frequency range increased from 311.9 Hz preimplantation to 483.5 Hz postimplantation (P = 0.08). The F1/F2 ratio remained stable (P = 0.476). CONCLUSION: In children, severe to profound deafness results in poor long-term control of frequency and amplitude. Cochlear implantation restores control of amplitude only and implies the need for additional rehabilitative strategies for restoration of control of frequency.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».