Performance of Statistical Indicators in the Objective Detection of Speech-Evoked Envelope Following Responses
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the sensitivity of statistical indicators used for the objective detection of speech-evoked envelope following responses (EFRs) in infants and adults. DESIGN: Twenty-three adults and 21 infants with normal hearing participated in this study. A modified/susa∫i/speech token was presented at 65 dB SPL monoaurally. Presentation level in infants was corrected using in-ear measurements. EFRs were recorded between high forehead and ipsilateral mastoid. Statistical post-processing was completed using F -test, Magnitude-Square Coherence, Rayleigh test, Rayleigh-Moore test, and Hotelling's T 2 test. Logistic regression models assessed the sensitivity of each statistical indicator in both infants and adults as a function of testing duration. RESULTS: The Rayleigh-Moore and Rayleigh tests were the most sensitive statistical indicators for speech-evoked EFR detection in infants. Comparatively, Magnitude-Square Coherence and Hotelling's T 2 also provide clinical benefit for infants in all conditions after ~30 minutes of testing, whereas the F -test failed to detect responses to EFRs elicited by vowels with accuracy greater than chance. In contrast, the F-test was the most sensitive for vowel-elicited response detection for adults in short tests (<10 minute) and performed comparatively with the Rayleigh-Moore and Rayleigh test during longer test durations. Decreased sensitivity was observed in infants relative to adults across all testing durations and statistical indicators, but the effects were largest in low frequency stimuli and seemed to be mostly, but not wholly, caused by differences in response amplitude. CONCLUSIONS: The choice of statistical indicator significantly impacts the sensitivity of speech-evoked EFR detection. In both groups and for all stimuli, the Rayleigh test and Rayleigh-Moore tests have high sensitivity. Differences in EFR detection are present between infants and adults regardless of statistical indicator; however, these effects are largest for low-frequency EFR stimuli and for amplitude-based statistical indicators.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».