Optimising hearing aid output to paediatric prescriptive targets improves outcomes in children
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study examined the accuracy of hearing aid output to DSL v5.0 Child targets in a group of children who wear hearing aids, and the impact on their auditory outcomes. DESIGN: For each participant, the output of the initial hearing aid fitting was compared to DSL v5.0 Child prescriptive targets and again after the fitting was adjusted using coupler-based verification and RECD measures. Outcomes for initial and adjusted fittings were examined using the Speech Intelligibility Index (SII), Parent's Evaluation of Aural/Oral Performance of Children (PEACH) rating scale, and speech perception tests in quiet and noise. STUDY SAMPLE: Sixty-eight children aged 3 months to 17 years with moderate to profound hearing loss participated in the study. RESULTS: Fit-to-targets improved significantly after hearing aids were adjusted to match targets to within 5 dB RMSE. Adjusted hearing aids provided increased aided audibility compared to initial fittings and resulted in improved speech perception scores and parent-reported hearing performance. Fifty percent of the children aged 6 to 17 years preferred their adjusted fitting compared to 10% who preferred their initial fitting. CONCLUSIONS: Improvement in fit-to-target to a validated paediatric prescriptive formula using best practice procedures can result in improved auditory outcomes and possible self-reported satisfaction.
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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 | 0,005 |
| 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) | 0,001 | 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 ».