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Enregistrement W3132125600 · doi:10.1001/jamaoto.2020.5496

Exposure to Spoken Communication in Children With Cochlear Implants During the COVID-19 Lockdown

2021· article· en· W3132125600 sur OpenAlexaffabout
Karen A. Gordon, Maya Daien, Jaina Negandhi, Alan Blakeman, Hillary Ganek, Blake C. Papsin, Sharon L. Cushing

Notice bibliographique

RevueJAMA Otolaryngology–Head & Neck Surgery · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCochlear implantAudiologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)QUIETMedicineHearing lossCohortDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) lockdowns in Ontario, Canada in the spring of 2020 created unprecedented changes in the lives of all children, including children with hearing loss. Objective: To quantify how these lockdowns changed the spoken communication environments of children with cochlear implants by comparing the sounds they were exposed to before the Ontario provincial state of emergency in March 2020 and during the resulting closures of schools and nonessential businesses. Design, Setting, and Participants: This experimental cohort study comprised children with hearing loss who used cochlear implants to hear. These children were chosen because (1) their devices monitor and catalog levels and types of sounds during hourly use per day (datalogs), and (2) this group is particularly vulnerable to reduced sound exposure. Children were recruited from the Cochlear Implant Program at a tertiary pediatric hospital in Ontario, Canada. Children whose cochlear implant datalogs were captured between February 1 and March 16, 2020, shortly before lockdown (pre-COVID-19), were identified. Repeated measures were collected in 45 children during initial easing of lockdown restrictions (stages 1-2 of the provincial recovery plan); resulting datalogs encompassed the lockdown period (peri-COVID-19). Main Outcomes and Measures: Hours of sound captured by the Cochlear Nucleus datalogging system (Cochlear Corporation) in 6 categories of input levels (<40, 40-49, 50-59, 60-69, 70-79, ≥80 A-weighted dB sound pressure levels [dBA]) and 6 auditory scene categories (quiet, speech, speech-in-noise, music, noise, and other). Mixed-model regression analyses revealed main effects with post hoc adjustment of confidence intervals using the Satterthwaite method. Results: A total of 45 children (mean [SD] age, 7.7 [5.0] years; 23 girls [51.1%]) participated in this cohort study. Results showed similar daily use of cochlear implants during the pre- and peri-COVID-19 periods (9.80 mean hours pre-COVID-19 and 9.34 mean hours peri-COVID-19). Despite consistent device use, these children experienced significant quieting of input sound levels peri-COVID-19 by 0.49 hour (95% CI, 0.21-0.80 hour) at 60 to 69 dBA and 1.70 hours (95% CI, 1.42-1.99 hours) at 70 to 79 dBA with clear reductions in speech exposure by 0.98 hour (95% CI, 0.49-1.47 hours). This outcome translated into a reduction of speech:quiet from 1.6:1.0 pre-COVID-19 to 0.9:1.0 during lockdowns. The greatest reductions in percentage of daily speech occurred in school-aged children (elementary, 12.32% [95% CI, 7.15%-17.49%]; middle school, 11.76% [95% CI, 5.00%-18.52%]; and high school, 9.60% [95% CI, 3.27%-15.93%]). Increased daily percentage of quiet (7.00% [95% CI, 4.27%-9.74%]) was most prevalent for children who had fewer numbers of people in their household (estimate [SE] = -1.12% [0.50%] per person; Cohen f = 0.31). Conclusions and Relevance: The findings of this cohort study indicate a clear association of COVID-19 lockdowns with a reduction in children's access to spoken communication.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,219
Score d'incertitude au seuil0,436

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations21
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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