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Enregistrement W2268648083 · doi:10.1080/14670100.2015.1102456

Assessment of the psychosocial impacts of cochlear implants on adult recipients and their partners

2016· article· en· W2268648083 sur OpenAlexaffabout
Stephen Chen, Babak Karamy, David Shipp, Julian M. Nedzelski, Joseph Chen, Vincent Lin

Notice bibliographique

RevueCochlear Implants International · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialActive listeningQuality of life (healthcare)CohortMedicineProxy (statistics)PopulationCochlear implantAudiologyGerontologyPsychologyClinical psychologyPsychiatryNursingEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: In the present study we sought to evaluate the psychosocial and quality of life (QOL) impacts of cochlear implant (CI) treatment on both CI recipients and their partners in a Canadian population. METHODS: A qualitative cross-sectional contemporary cohort evaluation was conducted by distributing specifically designed questionnaires to both CI recipients and their partners at their follow-up appointments over a month at Sunnybrook Health Sciences Centre. RESULTS: It was found that both CI recipients and their partners demonstrated substantial benefit and improvement in multiple psychosocial domains. DISCUSSION: Musical listening was found to show variable improvements between recipients. Further analysis found a simple correlation where the group of recipients who all had a hearing disability for a longer duration had demonstrated a higher proportion of improvement in musical listening. CI recipients endorsed having improved QOL which was in agreement with proxy observation by partners. CONCLUSION: Overall, CI use has been shown to have significant benefit to psychosocial well-being of CI recipients. This benefit is also conferred to their caregivers/partners; which in our society concerned about caregiver burden is quite important to recognize.

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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations23
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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