Effectiveness of skull X-RAY to determine cochlear implant insertion depth
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cochlear implant (CI) insertion depth can affect residual hearing preservation, tonotopic range coverage, and Mapping. Therefore, determining insertion depth has the potential to maximize CI performance. A post-op skull X-RAY is commonly used to assess insertion depth, however its effectiveness has not been well established. Our primary objective was to assess the accuracy of post-op skull X-RAYs to determine insertion depth, compared to CT as the gold standard. Secondary objectives were to compare experience level of raters and different skull X-RAY views. METHODS: Thirteen patients with Advanced Bionic HiRes 90 K implants, and post-operative temporal bone CT scans were selected from the CI database at Sunnybrook Health Sciences Centre. Medical students, otology fellows, and CI surgeons evaluated insertion depths on post-op skull X-RAYs, while neuroradiologists evaluated CT scans. Descriptive statistics, regression analysis, and paired t-tests were used to compare the two types of imaging. RESULTS: X-RAYs and CTs provided an equivalent mean insertion depth of 337 degrees (p = 0.93), a mean difference of - 0.9 degrees and a standard deviation of paired differences of 43 degrees. Although means were similar across rater groups, CI surgeons (45 degrees) had the lowest standard deviation of paired differences. Comparing X-RAY views, Caldwell (29 degrees) had less variation than Towne (59 degrees) for standard deviation of paired differences. CONCLUSIONS: Skull X-RAYs provide accurate and reliable measurements for CI insertion depth. The Caldwell view alone may be sufficient for evaluations of insertion depth, and experience has a minor impact on the variability of estimates.
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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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».