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Enregistrement W2767155398 · doi:10.1097/moo.0000000000000413

Binaural integration: a challenge to overcome for children with hearing loss

2017· review· en· W2767155398 sur OpenAlexafffund
Karen A. Gordon, Sharon L. Cushing, Vijayalakshmi Easwar, Melissa J. Polonenko, Blake C. Papsin

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Otolaryngology & Head & Neck Surgery · 2017
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHospital for Sick Children
Mots-clésAudiologyBinaural recordingHearing lossSound localizationMedicineHearing aid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Access to bilateral hearing can be provided to children with hearing loss by fitting appropriate hearing devices to each affected ear. It is not clear, however, that bilateral input is properly integrated through hearing devices to promote binaural hearing. In the present review, we examine evidence indicating that abnormal binaural hearing continues to be a challenge for children with hearing loss despite early access to bilateral input. RECENT FINDINGS: Behavioral responses and electrophysiological data in children, combined with data from developing animal models, reveal that deafness in early life disrupts binaural hearing and that present hearing devices are unable to reverse these changes and/or promote expected development. Possible limitations of hearing devices include mismatches in binaural place, level, and timing of stimulation. Such mismatches could be common in children with hearing loss. One potential solution is to modify present device fitting beyond providing audibility to each ear by implementing binaural fitting targets. SUMMARY: Efforts to better integrate bilateral input could improve spatial hearing in children with hearing loss.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,278
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,152 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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