iPad Audiometry in Canada's North: A Portable and Cost‐Effective Method for Hearing Screening
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Access to hearing health care is limited in many parts of the world. Specifically, many risk factors for hearing loss are present in the First Nations people of Canada's North. No research has been done to assess this populations hearing in over 3 decades. The aims of the study were: (1) Determine the prevalence of hearing loss in children in Baffin Island. (2) Demonstrate the use of asynchronous tele‐audiometry. (3) Conduct a cost‐benefit analysis of iPad audiometry in the Canadian Arctic. Methods: iPad audiometers were used to test hearing in 220 children ages 5‐11 years in Iqaluit, Nunavut, during 1 week in January 2014. Air conduction pure tones were obtained from each ear at frequencies of 500, 1000, 2000, and 4000 Hz. Children with hearing loss greater than 25 dB in at least 1 frequency were considered to have failed the hearing test and will be further tested with standard sound booth audiometry. Results: Preliminary analysis reveals a hearing loss prevalence of 15.5%. These children then received standard testing by an audiologist using standard sound booth audiometry and the results analyzed. A cost‐benefit analysis assessed the use of iPad audiometry in this remote location. Conclusions: This is the first study in over 30 years assessing the hearing of children in this region, and the first telemedicine audiometry in Canada using iPads. This type of testing is valuable for providing hearing health care for high risk populations in rural and remote areas at an affordable cost.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».