Understanding Self-reported Hearing Disability in Adults With Normal Hearing
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Despite a diagnosis of normal hearing, many people experience hearing disability (HD) in their everyday lives. This study assessed the ability of a number of demographic and auditory variables to explain and predict self-reported HD in people regarded as audiologically healthy via audiometric thresholds. DESIGN: One-hundred eleven adults (ages 19 to 74) with clinically normal hearing (i.e., audiometric thresholds ≤25 dB HL at all octave and interoctave frequencies between 0.25 and 8 kHz and bilaterally symmetric hearing) were asked to complete the 12-item version of the Speech, Spatial, and Qualities of Hearing Scale (SSQ12) as a measure of self-reported HD. Patient history and a number of standard and expanded measures of hearing were assessed in a multivariate regression analysis to predict SSQ12 score. Patient history included age, sex, history of noise exposure, and tinnitus. Hearing-related measures included audiometry at standard and extended high frequencies, word recognition, otoacoustic emissions, auditory brainstem response, the Montreal Cognitive Assessment, and FM detection threshold. RESULTS: History of impulse noise exposure, speech-intelligibility index, and FM detection threshold accurately predicted SSQ12 and were able to account for 40% of the SSQ12 score. These three measures were also able to predict whether participants self-reported HD with a sensitivity of 89% and specificity of 86%. CONCLUSIONS: Although participant audiometric thresholds were within normal limits, higher thresholds, history of impulse noise exposure, and FM detection predicted self-reported HD.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».