Tablet and web-based audiometry to screen for hearing loss in adults with cystic fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Individuals with chronic lung disease (eg, cystic fibrosis (CF)) often receive antimicrobial therapy including aminoglycosides resulting in ototoxicity. Extended high-frequency audiometry has increased sensitivity for ototoxicity detection, but diagnostic audiometry in a sound-booth is costly, time-consuming and requires a trained audiologist. This cross-sectional study analysed tablet-based audiometry (Shoebox MD) performed by non-audiologists in an outpatient setting, alongside home web-based audiometry (3D Tune-In) to screen for hearing loss in adults with CF. METHODS: Hearing was analysed in 126 CF adults using validated questionnaires, a web self-hearing test (0.5 to 4 kHz), tablet (0.25 to 12 kHz) and sound-booth audiometry (0.25 to 12 kHz). A threshold of ≥25 dB hearing loss at ≥1 audiometric frequency was considered abnormal. Demographics and mitochondrial DNA sequencing were used to analyse risk factors, and accuracy and usability of hearing tests determined. RESULTS: Prevalence of hearing loss within any frequency band tested was 48%. Multivariate analysis showed age (OR 1.127; (95% CI: 1.07 to 1.18; p value<0.0001) per year older) and total intravenous antibiotic days over 10 years (OR 1.006; (95% CI: 1.002 to 1.010; p value=0.004) per further intravenous day) were significantly associated with increased risk of hearing loss. Tablet audiometry had good usability, was 93% sensitive, 88% specific with 94% negative predictive value to screen for hearing loss compared with web self-test audiometry and questionnaires which had poor sensitivity (17% and 13%, respectively). Intraclass correlation (ICC) of tablet versus sound-booth audiometry showed high correlation (ICC >0.9) at all frequencies ≥4 kHz. CONCLUSIONS: Adults with CF have a high prevalence of drug-related hearing loss and tablet-based audiometry can be a practical, accurate screening tool within integrated ototoxicity monitoring programmes for early detection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».