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Enregistrement W2328493177 · doi:10.3766/jaaa.25.4.11

Overview of Nine Computerized, Home-Based Auditory-Training Programs for Adult Cochlear Implant Recipients

2014· article· en· W2328493177 sur OpenAlexaff
Ming Zhang, Aimee Miller, Melanie Campbell

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Academy of Audiology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensGlenrose Rehabilitation HospitalUniversity of AlbertaAlberta Hospital EdmontonUniversity of Alberta Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAudiologyCochlear implantPsychologyCochlear implantationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Computerized, home-based auditory-training programs could be attractive to cochlear implant (CI) recipients who cannot obtain direct intensive training services and also to busy clinicians who would like to enable CI recipients to benefit from these programs. However, it is difficult for either group to know which of the many programs available might best suit individual needs. PURPOSE: Selecting a computerized home-based program can be challenging because each offers different features. This article provides an overview of currently available programs to help clinicians and recipients choose one that is most suitable. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: A narrative literature review and an advanced Google search of Web sites linked to auditory-training programs were conducted. This overview builds on and updates information from previous literature. RESULTS: Nine computerized, home-based auditory-training programs were identified for overview. Twenty-nine information items and features for each of the nine programs are presented, categorized by general product and purchase information, design features of the training paradigm, and auditory and communication targets. CONCLUSIONS: This article provides a descriptive overview of computerized, home-based auditory-training programs for the use of clinicians, CI recipients, researchers, and hearing aid users.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,348
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations24
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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