A Smartphone-Based Approach to Screening for Sudden Sensorineural Hearing Loss: Cross-Sectional Validity Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sudden sensorineural hearing loss (SSNHL) is an otologic emergency that warrants urgent management. Pure-tone audiometry remains the gold standard for definitively diagnosing SSNHL. However, in clinical settings such as primary care practices and urgent care facilities, conventional pure-tone audiometry is often unavailable. OBJECTIVE: This study aimed to determine the correlation between hearing outcomes measured by conventional pure-tone audiometry and those measured by the proposed smartphone-based Ear Scale app and determine the diagnostic validity of the hearing scale differences between the two ears as obtained by the Ear Scale app for SSNHL. METHODS: This cross-sectional study included a cohort of 88 participants with possible SSNHL who were referred to an otolaryngology clinic or emergency department at a tertiary medical center in Taipei, Taiwan, between January 2018 and June 2019. All participants underwent hearing assessments with conventional pure-tone audiometry and the proposed smartphone-based Ear Scale app consecutively. The gold standard for diagnosing SSNHL was defined as the pure-tone average (PTA) difference between the two ears being ≥30 dB HL. The hearing results measured by the Ear Scale app were presented as 20 stratified hearing scales. The hearing scale difference between the two ears was estimated to detect SSNHL. RESULTS: The study sample comprised 88 adults with a mean age of 46 years, and 50% (44/88) were females. PTA measured by conventional pure-tone audiometry was strongly correlated with the hearing scale assessed by the Ear Scale app, with a Pearson correlation coefficient of .88 (95% CI .82-.92). The sensitivity of the 5-hearing scale difference (25 dB HL difference) between the impaired ear and the contralateral ear in diagnosing SSNHL was 95.5% (95% CI 87.5%-99.1%), with a specificity of 66.7% (95% CI 43.0%-85.4%). CONCLUSIONS: Our findings suggest that the proposed smartphone-based Ear Scale app can be useful in the evaluation of SSNHL in clinical settings where conventional pure-tone audiometry is not available.
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 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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».