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Enregistrement W2915691501 · doi:10.1044/2018_aja-17-0115

Comparison of Tinnitus Loudness Measures: Matching, Rating, and Scaling

2019· article· en· W2915691501 sur OpenAlexaff
Candice Manning, Leslie D. Grush, Emily J. Thielman, Larry E. Roberts, James A. Henry

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Audiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésLoudnessTinnitusAudiologyPsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Chronic tinnitus ("ringing in the ears") is a phantom auditory perception with no cure. A goal of treatment is often to reduce the loudness of tinnitus. However, tinnitus loudness cannot be measured objectively. It is most commonly assessed by obtaining a loudness match (LM) with a pure tone and by using a numeric rating scale (NRS). Constrained loudness scaling (CLS) is a more recent measure of tinnitus loudness that utilizes auditory training of a fixed loudness scale to guide tinnitus loudness judgments. The purpose of this study was to compare results using these 3 measures of tinnitus loudness. Method This study obtained tinnitus loudness measures of LM, NRS, and CLS with 170 participants. These participants are part of a larger study obtaining repeated measures over 6 months. Only baseline data are presented. Results Correlations between all measures were weak to moderate: LM versus CLS ( r = .46), CLS versus NRS ( r = .49), and LM versus NRS ( r = .38). Conclusion Further systematic research is needed to more fully understand the relationships between these different measures and to establish a valid measure of tinnitus loudness.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,583

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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