Remote Hearing Aid Support: The Next Frontier
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In an effort to reduce health-care disparities, there has been a recent surge of interest in the remote provision of care. Audiologists have begun to provide screening, diagnostic, and rehabilitative services via telehealth technologies. PURPOSE: To evaluate the feasibility and perceived benefits of providing remote hearing aid follow-up appointments in a controlled clinical environment and in participants' homes. RESEARCH DESIGN: A descriptive quasi-experimental study was completed. STUDY SAMPLE: The study consisted of two phases. The in-clinic phase included 50 adults with hearing loss who participated in remote hearing aid follow-up appointments at Vanderbilt University Medical Center. A subgroup of 21 adults from the original in-clinic phase plus one additional participant completed the in-home appointments. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: All participants completed the Montreal Cognitive Assessment and study-designed questionnaires. All participants were asked to install proprietary distance support (DS) client software on a laptop or desktop computer and participate in hearing aid follow-up appointments. RESULTS: The majority of participants in both groups installed the DS client software with no assistance other than written instructions, and indicated a preference for DS appointments over face-to-face appointments. CONCLUSION: On average, participants and the study audiologist were satisfied with remote hearing aid follow-up visits. Additional support might be needed for older patients with little confidence in their ability to interact with technology.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».