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Enregistrement W2584306046 · doi:10.4103/1463-1741.199238

Using Auditory Steady-State Responses for Measuring Hearing Protector Attenuation

2017· article· en· W2584306046 sur OpenAlexaff
Olivier Valentin, SashaM John, Frédéric Laville

Notice bibliographique

RevueNoise and Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEar Surgery and Otitis Media
Établissements canadiensUniversity of TorontoBaycrest HospitalÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttenuationAudiologyHeadphonesAcousticsEar canalMicrophoneHearing protectionMasking (illustration)Noise (video)AudiometerHearing lossMedicineMathematicsAudiometryComputer scienceSound pressurePhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Present methods of measuring the attenuation of hearing protection devices (HPDs) have limitations. Objective measurements such as field microphone in real-ear do not assess bone-conducted sound. Psychophysical measurements such as real-ear attenuation at threshold (REAT) are biased due to the low frequency masking effects from test subjects' physiological noise and the variability of measurements based on subjective responses. An auditory steady-state responses (ASSRs) procedure is explored as a technique which might overcome these limitations. SUBJECTS AND METHODS: Pure tone stimuli (500 and 1000 Hz), amplitude modulated at 40 Hz, are presented to 10 normal-hearing adults through headphones at three levels in 10 dB steps. Two conditions were assessed: unoccluded ear canal and occluded ear canal. ASSR amplitude data as a function of the stimulation level are linearized using least-square regressions. The "physiological attenuation" is then calculated as the average difference between the two measurements. The technical feasibility of measuring earplug attenuation is demonstrated for the group average attenuation across subjects. RESULTS: No significant statistical difference is found between the average REAT attenuation and the average ASSR-based attenuation. CONCLUSION: Feasibility is not yet demonstrated for individual subjects since differences between the estimates occurred for some subjects.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 recherche0,0010,000
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 Opus0,307
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,107 · 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'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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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