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Enregistrement W2947233004 · doi:10.1097/aud.0000000000000739

Test-Retest Variability in the Characteristics of Envelope Following Responses Evoked by Speech Stimuli

2019· article· en· W2947233004 sur OpenAlexafffund
Vijayalakshmi Easwar, Susan Scollie, Steven J. Aiken, David W. Purcell

Notice bibliographique

RevueEar and Hearing · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAudiologyRepeatabilityFormantCoefficient of variationAnalysis of varianceCorrelationStandard deviationMathematicsStatisticsVowelCorrelation coefficientPsychologyMedicineSpeech recognitionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The objective of the present study was to evaluate the between-session test-retest variability in the characteristics of envelope following responses (EFRs) evoked by modified natural speech stimuli in young normal hearing adults. DESIGN: EFRs from 22 adults were recorded in two sessions, 1 to 12 days apart. EFRs were evoked by the token /susa∫ i/ (2.05 sec) presented at 65 dB SPL and recorded from the vertex referenced to the neck. The token /susa∫ i/, spoken by a male with an average fundamental frequency [f0] of 98.53 Hz, was of interest because of its potential utility as an objective hearing aid outcome measure. Each vowel was modified to elicit two EFRs simultaneously by lowering the f0 in the first formant while maintaining the original f0 in the higher formants. Fricatives were amplitude-modulated at 93.02 Hz and elicited one EFR each. EFRs evoked by vowels and fricatives were estimated using Fourier analyzer and discrete Fourier transform, respectively. Detection of EFRs was determined by an F-test. Test-retest variability in EFR amplitude and phase coherence were quantified using correlation, repeated-measures analysis of variance, and the repeatability coefficient. The repeatability coefficient, computed as twice the standard deviation (SD) of test-retest differences, represents the ±95% limits of test-retest variation around the mean difference. Test-retest variability of EFR amplitude and phase coherence were compared using the coefficient of variation, a normalized metric, which represents the ratio of the SD of repeat measurements to its mean. Consistency in EFR detection outcomes was assessed using the test of proportions. RESULTS: EFR amplitude and phase coherence did not vary significantly between sessions, and were significantly correlated across repeat measurements. The repeatability coefficient for EFR amplitude ranged from 38.5 nV to 45.6 nV for all stimuli, except for /∫/ (71.6 nV). For any given stimulus, the test-retest differences in EFR amplitude of individual participants were not correlated with their test-retest differences in noise amplitude. However, across stimuli, higher repeatability coefficients of EFR amplitude tended to occur when the group mean noise amplitude and the repeatability coefficient of noise amplitude were higher. The test-retest variability of phase coherence was comparable to that of EFR amplitude in terms of the coefficient of variation, and the repeatability coefficient varied from 0.1 to 0.2, with the highest value of 0.2 for /∫/. Mismatches in EFR detection outcomes occurred in 11 of 176 measurements. For each stimulus, the tests of proportions revealed a significantly higher proportion of matched detection outcomes compared to mismatches. CONCLUSIONS: Speech-evoked EFRs demonstrated reasonable repeatability across sessions. Of the eight stimuli, the shortest stimulus /∫/ demonstrated the largest variability in EFR amplitude and phase coherence. The test-retest variability in EFR amplitude could not be explained by test-retest differences in noise amplitude for any of the stimuli. This lack of explanation argues for other sources of variability, one possibility being the modulation of cortical contributions imposed on brainstem-generated EFRs.

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,506
Score d'incertitude au seuil0,433

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeObservationnel
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

Citations26
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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