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Enregistrement W2789613669 · doi:10.1097/aud.0000000000000572

Development of a Novel Bone Conduction Verification Tool Using a Surface Microphone: Validation With Percutaneous Bone Conduction Users

2018· article· en· W2789613669 sur OpenAlexaff
William Hodgetts, Dylan K. Scott, Patrick Maas, Lindsey Westover

Notice bibliographique

RevueEar and Hearing · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEar Surgery and Otitis Media
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesOticon Fonden
Mots-clésBone conductionMicrophoneHearing aidSimulationAcousticsSkullComputer scienceAudiologySound pressureMedicinePhysicsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To determine if a newly-designed, forehead-mounted surface microphone would yield equivalent estimates of audibility when compared to audibility measured with a skull simulator for adult bone conduction users. DESIGN: Data was analyzed using a within subjects, repeated measures design. There were two different sensors (skull simulator and surface microphone) measuring the same hearing aid programmed to the same settings for all subjects. We were looking for equivalent results. PATIENTS: Twenty-one adult percutaneous bone conduction users (12 females and 9 males) were recruited for this study. Mean age was 54.32 years with a standard deviation of 14.51 years. Nineteen of the subjects had conductive/mixed hearing loss and two had single-sided deafness. METHODS: To define audibility, we needed to establish two things: (1) in situ-level thresholds at each audiometric frequency in force (skull simulator) and in sound pressure level (SPL; surface microphone). Next, we measured the responses of the preprogrammed test device in force on the skull simulator and in SPL on the surface mic in response to pink noise at three input levels: 55, 65, and 75 dB SPL. The skull simulator responses were converted to real head force responses by means of an individual real head to coupler difference transform. Subtracting the real head force level thresholds from the real head force output of the test aid yielded the audibility for each audiometric frequency for the skull simulator. Subtracting the SPL thresholds from the surface microphone from the SPL output of the test aid yielded the audibility for each audiometric frequency for the surface microphone. The surface microphone was removed and retested to establish the test-retest reliability of the tool. RESULTS: We ran a 2 (sensor) × 3 (input level) × 10 (frequency) mixed analysis of variance to determine if there were any significant main effects and interactions. There was a significant three-way interaction, so we proceeded to explore our planned comparisons. There were 90 planned comparisons of interest, three at each frequency (3 × 10) for the three input levels (30 × 3). Therefore, to minimize a type 1 error associated with multiple comparisons, we adjusted alpha using the Holm-Bonferroni method. There were five comparisons that yielded significant differences between the skull simulator and surface microphone (test and retest) in the estimation of audibility. However, the mean difference in these effects was small at 3.3 dB. Both sensors yielded equivalent results for the majority of comparisons. CONCLUSIONS: Models of bone conduction devices that have intact skin cannot be measured with the skull simulator. This study is the first to present and evaluate a new tool for bone conduction verification. The surface microphone is capable of yielding equivalent audibility measurements as the skull simulator for percutaneous bone conduction users at multiple input levels. This device holds potential for measuring other bone conduction devices (Sentio, BoneBridge, Attract, Soft headband devices) that do not have a percutaneous implant.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,329

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,220 · 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 tête enseignante, 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

Citations24
Publié2018
Routes d'admission1
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