Screening for Hearing Impairment in Older Adults by Smartphone-Based Audiometry, Self-Perception, HHIE Screening Questionnaire, and Free-Field Voice Test: Comparative Evaluation of the Screening Accuracy With Standard Pure-Tone Audiometry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hearing impairment is the most frequent sensory deficit in humans, affecting more than 360 million people worldwide. In fact, hearing impairment is not merely a health problem, but it also has a great impact on the educational performance, economic income, and quality of life. Hearing impairment is therefore an important social concern. OBJECTIVE: We aimed to evaluate and compare the accuracy of self-perception, Hearing Handicap Inventory for the Elderly-Screening (HHIE-S) questionnaire, free-field voice test, and smartphone-based audiometry as tests for screening moderate hearing impairment in older adults in China. METHODS: In this study, 41 patients were recruited through a single otology practice. All patients were older than 65 years. Patients with otorrhea and cognitive impairment were excluded. Moderate hearing impairment was defined as mean hearing thresholds at 500, 1000, 2000, and 4000 Hz >40 dB hearing loss (pure-tone average > 40 dB hearing loss). All patients completed 5 hearing tests, namely, the self-perception test, HHIE-S questionnaire test, free-field voice test, smartphone-based audiometry test, and standard pure-tone audiometry by the same audiologist. We compared the results of these tests to the standard audiogram in the better-hearing ear. RESULTS: The sensitivity and the specificity of the self-perception test were 0.58 (95% CI 0.29-0.84) and 0.34 (95% CI 0.19-0.54), respectively. The sensitivity and the specificity of the HHIE-S questionnaire test were 0.67 (95% CI 0.35-0.89) and 0.31 (95% CI 0.316-0.51), respectively. The sensitivity and the specificity of the free-field voice test were 0.83 (95% CI 0.51-0.97) and 0.41 (95% CI 0.24-0.61), respectively. The sensitivity and the specificity of the smartphone-based audiometry test were 0.92 (95% CI 0.60-0.99) and 0.76 (95% CI 0.56-0.89), respectively. Smartphone-based audiometry correctly diagnosed the presence of hearing loss with high sensitivity and high specificity. CONCLUSIONS: Smartphone-based audiometry may be a dependable screening test to rule out moderate hearing impairment in the older population.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».