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Enregistrement W2524536716 · doi:10.1186/s40463-016-0159-x

A program evaluation of Kids2Hear, a student-run hearing screening program for school children

2016· article· en· W2524536716 sur OpenAlexaffabout
Tina Hu, Katherine Stead, Terence Fu, Blake C. Papsin

Notice bibliographique

RevueJournal of Otolaryngology - Head and Neck Surgery · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReferralAudiologyMedicineHearing lossPediatricsCognitionFamily medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hearing deficits in children are demonstrably negatively associated with language acquisition and cognition. Although universal neonatal hearing screening exists, it is not offered equally across Canada. Additionally, children emigrating from other countries are often not assessed. The objective of this study is to evaluate Kids2Hear, a free hearing screening program run by medical students at elementary schools, and to determine the rate of hearing deficits that were identified and referred for evaluation. METHODS: Retrospective analysis of screening program data from 228 participants seen at three inner-city elementary schools over six months. RESULTS: In our sample, the mean age was 5.8 ± 1.0 years with 48 % males. Approximately 21 participants (9.3 %) were screened positive for a hearing deficit and required referral for supplementary audiological evaluation. About 44 participants (19.3 %) were referred to a family physician for otoscopic abnormalities. Females were significantly more likely to be identified for both hearing deficits and otoscopic abnormalities. CONCLUSIONS: Hearing deficits and otoscopic abnormalities are common among young children. Female children may be at higher risk for developing hearing issues or otoscopic abnormalities compared to males. Additional research is needed to determine the effectiveness of hearing screening programs.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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