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Enregistrement W2085135995 · doi:10.1097/aud.0b013e318157670a

Evaluation of the Desired Sensation Level [Input/Output] Algorithm for Adults with Hearing Loss: The Acceptable Range for Amplified Conversational Speech

2007· article· en· W2085135995 sur OpenAlexaff
Lorienne M. Jenstad, Marlene Bagatto, Richard C. Seewald, Susan Scollie, Leonard E. Cornelisse, Ron Scicluna

Notice bibliographique

RevueEar and Hearing · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaHuntington Society of CanadaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAudiologyLoudnessHearing aidSensationHearing lossRange (aeronautics)Sensorineural hearing lossEar canalSpeech perceptionComputer scienceSpeech recognitionPsychologyMedicinePerceptionEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Brief Objectives: This study had two related purposes: first, to define the range of optimal ear canal levels of aided speech in both high frequency and low frequency regions for adults, using both subjective and objective definitions of optimal; and second, to determine whether a prescribed frequency response, such as that given by Desired Sensation Level [Input/Output], falls within the adult listener's optimal range. Design: Twenty-three adult listeners with mild to moderately severe sensorineural hearing loss were selected from a pool of research volunteers. They were fitted in the laboratory with the Siemens Signia hearing instrument and tested with 20 nominally different frequency responses. All advanced processing options of the hearing instrument were disabled. Subjective ratings of loudness and quality and objective measures of consonant identification were obtained for every frequency response. Results: These adult listeners had, on average, a 10 dB range of measured responses in both the low and the high frequencies that resulted in optimal performance on all the measurements. The range did not vary with degree or configuration of hearing loss, or previous hearing aid experience. Desired-Sensation-Level Input/Output targets were within the optimal range for the low frequencies, and 3 dB above the optimal range for the high frequencies. Conclusions: A range of aided ear canal frequency responses was determined within which adults with mild to moderately severe hearing loss performed optimally on both objective and subjective outcomes. Clinical implications of this finding include the following: prescriptive methods providing different targets may all result in optimal fittings; and a range of targets may be more appropriate than a single target when setting the frequency-gain characteristics of the hearing instrument. The DSL[i/o] hearing instrument prescription method was evaluated for its acceptability for adult listeners; specifically, whether the prescribed frequency response optimally amplified average speech. Twenty-three adults with mild to moderately severe sensorineural hearing loss were fitted with a commercially available hearing aid with most features disabled. Speech intelligibility, loudness, and quality measures were taken at the prescribed frequency response and alternate frequency responses. Any differences between the subject's optimal response and the prescribed response were calculated in real-ear SPL. A range of optimal settings was found. These results and their implications for changes to the DSL prescription are discussed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations30
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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