Psychosocial outcome measures for conductive and mixed hearing loss treatment: An overview of the relevant literature
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify the psychosocial assessments utilized with individuals with conductive and/or mixed hearing loss as part of a broader effort by the Auditory Rehabilitation Outcomes Network (AURONET) group to develop a core set of patient-centred outcome measures. DESIGN: A review of articles published between 2006 and 2016 was completed. Included studies had more than three adult participants, were available in English, and reported a psychosocial outcome from any treatment of mixed and/or conductive hearing loss. STUDY SAMPLE: Sixty-six articles from seven databases. RESULTS: Sixty-six articles met our inclusion/exclusion criteria. Within this set, 15 unique psychosocial or patient-reported outcome measures (PROs) were identified, with the Abbreviated Profile of Hearing Aid Benefit (APHAB) and Glasgow Benefit Inventory (GBI) being the most frequently dispensed. Five of the fifteen were only administered in one study. In-house questionnaires (IHQs) were reported in 19 articles. CONCLUSIONS: Only 66 (22%) of the 300 articles with outcomes contained a PRO. Some of the mostly frequently employed PROs (e.g., APHAB) were judged to include only social items and no psychological items. Lack of PRO standardization and the use of IHQs make psychosocial comparisons across treatments in this population difficult for patients, clinicians and stakeholders.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».