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Enregistrement W2132012858 · doi:10.1097/aud.0000000000000150

A Retrospective Multicenter Study Comparing Speech Perception Outcomes for Bilateral Implantation and Bimodal Rehabilitation

2015· article· en· W2132012858 sur OpenAlexaff
Peter J. Blamey, Bert Maat, Deniz Başkent, Deborah Mawman, Elaine Burke, Norbert Dillier, Andy J. Beynon, Andrea Kleine-Punte, Paul Govaerts, Piotr H. Skarżyński, Alexander Huber, Françoise Sterkers-Artières, Paul Van de Heyning, Stephen O’Leary, Bernard Fraysse, Kevin Green, Olivier Sterkers, F. Venail, Henryk Skarżyńśki, C. Vincent, Éric Truy, Richard C. Dowell, François Bergeron, Diane S. Lazard

Notice bibliographique

RevueEar and Hearing · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesUniversity of Melbourne
Mots-clésQUIETAudiologyMedicineSpeech perceptionActive listeningPercentileRehabilitationRetrospective cohort studyHearing aidIntelligibility (philosophy)Hearing lossCochlear implantationPerceptionPsychologySurgeryPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Brief Objectives: To compare speech perception outcomes between bilateral implantation (cochlear implants [CIs]) and bimodal rehabilitation (one CI on one side plus one hearing aid [HA] on the other side) and to explore the clinical factors that may cause asymmetric performances in speech intelligibility between the two ears in case of bilateral implantation. Design: Retrospective data from 2247 patients implanted since 2003 in 15 international centers were collected. Intelligibility scores, measured in quiet and in noise, were converted into percentile ranks to remove differences between centers. The influence of the listening mode among three independent groups, one CI alone (n = 1572), bimodal listening (CI/HA, n = 589), and bilateral CIs (CI/CI, n = 86), was compared in an analysis taking into account the influence of other factors such as duration of profound hearing loss, age, etiology, and duration of CI experience. No within-subject comparison (i.e., monitoring outcome modifications in CI/HA subjects becoming CI/CI) was possible from this dataset. Further analyses were conducted on the CI/CI subgroup to investigate a number of factors, such as implantation side, duration of hearing loss, amount of residual hearing, and use of HAs that may explain asymmetric performances of this subgroup. Results: Intelligibility ranked scores in quiet and in noise were significantly greater with both CI/CI and CI/HA than with a CI-alone group, and improvement with CI/CI (+11% and +16% in quiet and in noise, respectively) was significantly better than with CI/HA (+6% and +9% in quiet and in noise, respectively). From the CI/HA group, only subjects with ranked preoperative aided speech scores >60% performed as well as CI/CI participants. Furthermore, CI/CI subjects displayed significantly lower preoperative aided speech scores on average compared with that displayed by CI/HA subjects. Routine clinical data available from the present database did not explain the asymmetrical results of bilateral implantation. Conclusions: This retrospective study, based on basic speech audiometry (no lateralization cues), indicates that, on average, a second CI is likely to provide slightly better postoperative speech outcome than an additional HA for people with very low preoperative performance. These results may be taken into consideration to refine surgical indications for CIs. Retrospective data from 2247 patients implanted since 2003 in 15 international centers were analyzed to assess which binaural hearing restoration provides better outcome between bilateral cochlear implants (CIs) and bimodal listening (one CI on one side + one hearing aid [HA] on the other side). A small but significant difference was observed in terms of speech understanding in favor of bilateral CIs compared to bimodal rehabilitation for people with low pre-operative performance. These results may be taken into consideration to refine surgical indications for CIs.

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)0,004
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 seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations88
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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