Measuring Cochlear Duct Length – a historical analysis of methods and results
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cochlear Duct Length (CDL) has been an important measure for the development and advancement of cochlear implants. Emerging literature has shown CDL can be used in preoperative settings to select the proper sized electrode and develop customized frequency maps. In order to improve post-operative outcomes, and develop new electrode technologies, methods of measuring CDL must be validated to allow usage in the clinic. PURPOSE: The purpose of this review is to assess the various techniques used to calculate CDL and provide the reader with enough information to make an informed decision on how to conduct future studies measuring the CDL. RESULTS: The methods to measure CDL, the modality used to capture images, and the location of the measurement have all changed as technology evolved. With recent popularity and advancement in computed tomography (CT) imaging in place of histologic sections, measurements of CDL have been focused at the lateral wall (LW) instead of the organ of Corti (OC), due to the inability of CT to view intracochlear structures. After analyzing results from methods such as directly measuring CDL from histology, indirectly reconstructing the shape of the cochlea, and determining CDL based on spiral coefficients, it was determined the three dimensional (3D) reconstruction method is the most reliable method to measure CDL. 3D reconstruction provides excellent visualization of the cochlea and avoids errors evident in other methods. Due to the number of varying methods with varying accuracies, certain guidelines must be followed in the future to allow direct comparison of CDL values between studies. CONCLUSION: After summarizing and analyzing the interesting history of CDL measurements, the use of standardized guidelines and the importance of CDL for future cochlear implant developments is emphasized for future studies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle