Abnormal Voicing in Children Using Cochlear Implants
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To measure acoustic voice outcomes in children with bilateral cochlear implants and to compare these with established norms, as well as to determine whether these acoustic measures were influenced by duration of cochlear implant use, age at implantation, and overall "time in sound." DESIGN: Cross-sectional study. SETTING: Pediatric tertiary care cochlear implant center. PATIENTS: All children using bilateral cochlear implants who were followed up during a 4-month period at our implant center were invited to participate. Twenty-seven children (17 males and 10 females) aged 3 to 15 years were enrolled. Causes of deafness included congenital (n = 8), genetic (n = 8), meningitis (n = 3), cytomegalovirus (n = 2), and unknown (n = 6). The interval between first and second implantations ranged from simultaneous to 7.8 years (mean, 4.2 years). MAIN OUTCOME MEASURES: Children completed acoustic voice testing using a Computerized Speech Lab and a Multi-Dimensional Voice Program. Acoustic results were compared with those of children receiving unilateral implants and with normative data. RESULTS: Compared with established pediatric normative data, children with bilateral implants demonstrated poor control of long-term frequency perturbation and long-term amplitude perturbation when vocalizing sustained phonations (P < .001 for both). This finding was consistent with data previously reported in children using unilateral cochlear implants. Long-term control of frequency perturbation improved as children used their bilateral cochlear implants over time and was significantly influenced by overall time in sound (P = .02). CONCLUSIONS: Similar to unilateral cochlear implant users, children using bilateral implants have difficulty controlling long-term frequency perturbation and long-term amplitude perturbation during sustained phonations. These measures improved as the duration of usable hearing increases.
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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 | 0,000 | 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 ».