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Enregistrement W3088894383 · doi:10.1080/14992027.2020.1820087

Hearing outcome measures for conductive and mixed hearing loss treatment in adults: a scoping review

2020· review· en· W3088894383 sur OpenAlexaff
Penny Hill-Feltham, Martin L. Johansson, William Hodgetts, Amberley Ostevik, Brian J. McKinnon, Peter Monksfield, Ravi Sockalingam, Tracy Wright, James R. Tysome

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Audiology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesOticon Fonden
Mots-clésAudiologyPsychosocialHearing lossConductive hearing lossOutcome (game theory)Hearing aidRehabilitationMedicinePsychologyPhysical therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Rehabilitation options for conductive and mixed hearing loss are continually expanding, but without standard outcome measures comparison between different treatments is difficult. To meaningfully inform clinicians and patients core outcome sets (COS), determined via a recognised methodology, are needed. Following our previous work that identified hearing, physical, economic and psychosocial as core areas of a future COS, the AURONET group reviewed hearing outcome measures used in existing literature and assigned them into different domains within the hearing core area. DESIGN: Scoping review. STUDY SAMPLE: Literature including hearing outcome measurements for the treatment of conductive and/or mixed hearing loss. RESULTS: The literature search identified 1434 studies, with 278 subsequently selected for inclusion. A total of 837 hearing outcome measures were reported and grouped into nine domains. The largest domain constituted pure-tone threshold measurements accounting for 65% of the total outcome measures extracted, followed by the domains of speech testing (20%) and questionnaires (9%). Studies of hearing implants more commonly included speech tests or hearing questionnaires compared with studies of middle ear surgery. CONCLUSIONS: A wide range of outcome measures are currently used, highlighting the importance of developing a COS to inform individual practice and reporting in trials/research.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0140,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,217
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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