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.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».