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Enregistrement W2080141067 · doi:10.3109/00016489.2012.679688

High-frequency hearing impairment assessed with cochlear microphonics

2012· article· en· W2080141067 sur OpenAlexaff
Ming Zhang

Notice bibliographique

RevueActa Oto-Laryngologica · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensGlenrose Rehabilitation HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesOklahoma Agricultural Experiment Station
Mots-clésMicrophonicsAudiologyMedicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONCLUSION: Cochlear microphonic (CM) measurements may potentially become a supplementary approach to otoacoustic emission (OAE) measurements for assessing low-frequency cochlear functions in the clinic. OBJECTIVE: The objective of this study was to investigate the measurement of CMs in subjects with high-frequency hearing loss. Currently, CMs can be measured using electrocochleography (ECochG or ECoG) techniques. Both CMs and OAEs are cochlear responses, while auditory brainstem responses (ABRs) are not. However, there are inherent limitations associated with OAE measurements such as acoustic noise, which can conceal low-frequency OAEs measured in the clinic. However, CM measurements may not have these limitations. METHODS: CMs were measured in human subjects using an ear canal electrode. The CMs were compared between the high-frequency hearing loss group and the normal-hearing control group. Distortion product OAEs (DPOAEs) and audiogram were also measured. RESULTS: The DPOAE and audiogram measurements indicate that the subjects were correctly selected for the two groups. Low-frequency CM waveforms (CMWs) can be measured using ear canal electrodes in high-frequency hearing loss subjects. The difference in amplitudes of CMWs between the high-frequency hearing loss group and the normal-hearing group is insignificant at low frequencies but significant at high frequencies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,226 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations13
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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