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Enregistrement W4205174637 · doi:10.1080/14992027.2021.1978566

Effects of earlens lens placement on sound field thresholds, tympanometric measurements and wideband acoustic immittance

2022· article· en· W4205174637 sur OpenAlexaff
Matthew D. Lucas, Paula Folkeard, Suzanne Carr Levy, Drew Dundas, Susan Scollie, Sumit Agrawal

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Audiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTympanometryImmittanceLens (geology)AbsorbanceAudiologySound pressureMaterials scienceOtotoxicityAcousticsMedicineOpticsHearing lossAudiometrySurgeryPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective The Earlens is a direct-drive hearing device consisting of a lens which physically displaces the umbo to achieve appropriate gain. The objective is to determine the clinical acceptability of clinical immittance measurements in Earlens wearers.Design Controlled before-after within-subjects repeated measures study.Study sample Data is reported for measurements obtained on 15 subjects (average age of 72.2 years) with data from 30 ears.Results There was a small effect of lens placement on sound field thresholds in most subjects. The largest damping effect of 4 dB was observed at 1000 Hz. An average reduction of 0.17 mL was identified in compliance following lens placement (p < 0.05). An effect of the lens on power absorbance obtained at ambient and peak pressure was found. The lens resulted in an increase in power absorbance at low frequencies (below 500 Hz) and a decrease in the mid to high-frequency range of approximately 500–3500 Hz (p < 0.05).Conclusions Lens wear had a small effect on audiometric thresholds and tympanometry for most patients. Clinicians who use compliance and power absorbance should take into consideration lens effects on these measurements. Additional work is required to develop clinical normative ranges of these measures for wearers of the Earlens.

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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