Speech Detection in Noise and Spatial Unmasking in Children With Simultaneous Versus Sequential Bilateral Cochlear Implants
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To measure speech detection in noise performance for children with bilateral cochlear implants (BiCI), to compare performance in children with simultaneous implant versus those with sequential implant, and to compare performance to normal-hearing children. STUDY DESIGN: Prospective cohort study. SETTING: Tertiary academic pediatric center. PATIENTS: Children with early-onset bilateral deafness and 2-year BiCI experience, comprising the "sequential" group (>2 yr interimplantation delay, n = 12) and "simultaneous group" (no interimplantation delay, n = 10) and normal-hearing controls (n = 8). INTERVENTION: Thresholds to speech detection (at 0-degree azimuth) were measured with noise at 0-degree azimuth or ± 90-degree azimuth. MAIN OUTCOME MEASURES: Spatial unmasking (SU) as the noise condition changed from 0-degree azimuth to ± 90-degree azimuth and binaural summation advantage (BSA) of 2 over 1 CI. RESULTS: Speech detection in noise was significantly poorer than controls for both BiCI groups (p < 0.0001). However, the SU in the simultaneous group approached levels found in normal controls (7.2 ± 0.6 versus 8.6 ± 0.6 dB, p > 0.05) and was significantly better than that in the sequential group (3.9 ± 0.4 dB, p < 0.05). Spatial unmasking was unaffected by the side of noise presentation in the simultaneous group but, in the sequential group, was significantly better when noise was moved to the second rather than the first implanted ear (4.8 ± 0.5 versus 3.0 ± 0.4 dB, p < 0.05). This was consistent with a larger BSA from the sequential group's second rather than first CI. CONCLUSION: Children with simultaneously implanted BiCI demonstrated an advantage over children with sequential implant by using spatial cues to improve speech detection in noise.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».