Frequency-Following Response (FFR) em usuários de implante coclear: uma revisão sistemática dos parâmetros de aquisição, análise e resultados
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To characterize the acquisition parameters, analysis, and results of the frequency-following response (FFR) in cochlear implant users. RESEARCH STRATEGIES: The search was conducted in Cochrane Library, Latin American and Caribbean Health Sciences Literature (LILACS), Ovid Technologies, PubMed, SciELO, ScienceDirect, Scopus, Web of Science, and gray literature. SELECTION CRITERIA: Studies on FFR in cochlear implant users or that compared them with normal-hearing people, with no restriction of age, were included. Secondary and experimental studies were excluded. There was no restriction of language or year of publication. DATA ANALYSIS: The data were analyzed and reported according to the stages in the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA), 2020. The methodological quality was analyzed with the Joanna Briggs Institute Critical Appraisal Checklist for Analytical Cross-Sectional Studies. Divergences were solved by a third researcher. RESULTS: Six studies met the inclusion criteria. Only one study was comparative, whose control group comprised normal-hearing people. The variations in acquisition parameters were common and the analysis predominantly approached the time domain. Cochlear implant users had different FFR results from those of normal-hearing people, considering the existing literature. Most articles had low methodological quality. CONCLUSION: There is no standardized FFR acquisition and analysis protocol for cochlear implant users. The results have a high risk of bias.
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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 | 0,093 | 0,235 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».