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Enregistrement W4205858350 · doi:10.3390/neurosci3010004

A Retrospective Study of the Effects of Traumatic Brain Injury on Auditory Function: From a Clinical Perspective

2022· article· en· W4205858350 sur OpenAlexaff
Mira White, Fauve Duquette-Laplante, Benoı̂t Jutras, Caryn Bursch, Amineh Koravand

Notice bibliographique

RevueNeuroSci · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensOttawa Public HealthUniversité de MontréalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Traumatic brain injuryBrain functionMedicineFunction (biology)Retrospective cohort studyPsychologyAudiologyNeurosciencePsychiatrySurgeryComputer scienceArtificial intelligenceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The main purpose of this retrospective study was to identify auditory dysfunctions related to traumatic brain injury (TBI) in individuals evaluated in an Audiology clinic. METHOD: Peripheral and central auditory evaluations were performed from March 2014 to June 2018 in 26 patients (14 males) with TBI. The age of the participants ranged from 9 to 59 years old (34.24 ± 15.21). Six participants had blast-related TBI and 20 had blunt force TBI. Sixteen experienced a single TBI event whereas ten experienced several. Correlation analyses were performed to verify the relationship, if any, between the number of auditory tests failed and the number, type, and severity of TBIs. RESULT: All participants failed at least one auditory test. Nearly 60% had abnormal results on degraded speech tests (compressed and echoed, filtered or in background noise) and 25% had a high frequency hearing loss. There was no statistically significant correlation between the number of auditory tests failed and the number, type, and severity of TBIs. CONCLUSION: Results indicated negative and heterogenous effects of TBI on peripheral and central auditory function and highlighted the need for a more extensive auditory assessment in individuals with TBI.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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