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Enregistrement W2560171862 · doi:10.25011/cim.v39i6.27507

Examination of Insert Ear Interaural Attenuation (IA)Values in Audiological Evaluations

2016· article· en· W2560171862 sur OpenAlexvenueno aff
Nebi Mustafa GÜMÜŞ, Merve GÜMÜŞ, Selim Ünsal, Mustafa Yüksel, Mehmet Gündüz

Notice bibliographique

RevueClinical and investigative medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEar Surgery and Otitis Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAudiometerBone conductionAudiologyAudiometryMedicineAbsolute threshold of hearingAttenuationInsert (composites)Acoustic attenuationAudiogramHearing lossAcousticsMaterials sciencePhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this study was to evaluate Interaural Attenuation (IA) in frequency base in the insert earphones that are used in audiological assessments. METHODS: Thirty healthy subjects between 18-65 years of age (14 female and 16 male) participated in our study. Otoscopic examination was performed on all participants. Audiological evaluations were performed using the Interacoustics AC40 clinical audiometer and ER-3A insert earphones. IA value was calculated by subtracting good ear bone conduction hearing thresholds of the worst airway hearing threshold. RESULTS: In our measuring for 0.125-8.0 kHz frequency were performed in our audiometry device separately for each frequency. IA amount in the results we found in 1000 Hz and below frequencies about 75-110 dB range avarage is 89±5dB, in above 1000 Hz frequencies in 50-95 dB range and avarage it is changed to 69±5dB. CONCLUSION: According to the obtained findings the quantity of melting in the transition between the ears are increasing with the insert earphones. The insert earphone should be beside supraaural earphone that is routinely used in clinics. Difficult masking applications due to the increase in the value of IA can be easily done with insert earphones.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,298
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,131 · 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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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