A Matched-Pair Comparison of Two Cochlear Implant Systems
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To compare the overall performance of two implant systems based on audiologic outcome, tinnitus handicap, and quality of life using objective and subjective measures. DESIGN: Retrospective cohort study. SETTING: Sunnybrook & Women's College Health Science Centre. METHODS: Two matched groups, with 24 Nucleus 22 SPEAK (Advanced Bionics, Symlar, CA) and 24 Clarion CIS (Cochlear Corporation, Sydney, Australia), were selected. Patients were administered survey forms to evaluate subjective tinnitus and dizziness symptomatology, as well as a 27-item tinnitus handicap questionnaire. Both groups were administered survey forms to assess the frequency of implant use, the subjective benefit derived, and the perceived impact on quality of life. The 36-Item Short-Form (SF-36) Health Survey was administered as a measure of quality of life at 6 months postimplant. Standardized open-set speech recognition parameters were evaluated at 24 months postimplant. Vestibular function was determined by pre-and postimplant electronystagmography with caloric testing. The first author was blinded to implant type during data collection and analysis RESULTS: Cochlear implantation yielded a significant 22% reduction in overall tinnitus handicap (p < .05). There was a 27% reduction in vestibular function that failed to show statistical significance (p = .78). There was no significant reduction in vestibular function postimplant in either group. The average open-set speech perception responses at 24 months postimplant were monosyllabic word recognition 45%, phoneme recognition 65%, and sentence recognition 86.5%. There was no significant difference with respect to implant type. Overall, 76% of implantees reported satisfaction with the amount of subjective benefit they received from their implants. Furthermore, 96% reported an overall positive impact on quality of life. CONCLUSION: Overall, there was no significant difference between the two multichannel devices studied using the present software and hardware configurations.
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 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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».