The Normative Data for Sensorineural Acuity Level (SAL) Test among Young Adults: Comparisons Between B71 and B81 Bone Transducers
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The sensorineural acuity level (SAL) test is a valuable clinical assessment for hearing diagnosis, especially when the results of pure tone audiometry (PTA) are incomplete or questionable. Nevertheless, the literature on the SAL test is extremely limited and more research efforts are warranted to promote the application of this test in clinical settings. Essentially, the aim of the present study was to compare the normative data for the SAL test between two different bone vibrators (Radioear B71 and Radioear B81) among Malaysian participants. Materials and Methods: Forty-two healthy Malaysian adults (aged 19 to 27 years) participated in this repeated-measures study. The PTA and SAL test was carried out according to the recommended protocols. The SAL normative data produced by the two bone transducers were then compared at different frequencies. Paired t-test and Bayesian inference were used for data analyses. Results: The normative data for the SAL test gathered in the present study were descriptively higher than those reported among Caucasian adults. Relative to the Radioear B81 bone vibrator, the SAL normative data were significantly higher for the Radioear B71 bone transducer at all tested frequencies (p < 0.001, BF10 ≥ 48.67). Conclusions: The SAL normative data established by the two bone vibrators are statistically different. This information would be beneficial to provide clinicians with appropriate normative data when performing the SAL test on Malaysian patients.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».