Does Tinnitus Lead to Depression?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of the study was to investigate the correlation between THI (Tinnitus Handicap Inventory) and BDS (Beck Depression Scale). MATERIALS AND METHODS: High frequency thresholds and PTA (Pure Tone Audiometer) thresholds for the patients were measured in 44 patients with tinnitus (bilateral=13; unilateral=31). Tinnitus frequency and intensity were measured using one-pair method with high frequency audiometer Interacoustic AC40. Applied BDS and THI scores are evaluated for all patients. Our findings are analysed statistically with SPSS v.21 and BDS and THI correlation with tinnitus intensity and frequency was executed. RESULTS: The mean value of tinnitus frequency was 10 kHz (min 0.25 kHz, max16 kHz and SD 4.26), mean tinnitus intensity was 50.6 dB (min 15 dB, max 110 dB and SD 26.9 dB) mean THI score was 38.04 (min 10, max 86 and SD 20.03) and mean BDS score was 9.45 (min 0, max 28 and SD 6.49). There was no statistical correlation between THI score and tinnitus frequency (r=0.055, p=0.787). Moderate correlation is obtained between tinnitus frequency and depression (r=0.6, p=0.001). There were weak correlations between tinnitus intensity and THI score and (r=0.3, p=0.09) and between tinnitus intensity and BDS score (r=0.28, p=0.13). Although a statistically significant difference was observed between THI scores of patients with bilateral and unilateral tinnitus (p0.05). High frequency thresholds and UCL scores of ears with tinnitus were not statistically different from ears with no tinnitus (p>0.05). CONCLUSION: No correlation was seen between THI and tinnitus frequency, but a moderate correlation was seem between BDS score and tinnitus frequency. There were also weak correlations between tinnitus intensity and THI and BDS scores.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».