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Enregistrement W4229335523 · doi:10.1097/aud.0000000000001172

Ototoxicity After Cisplatin-Based Chemotherapy: Factors Associated With Discrepancies Between Patient-Reported Outcomes and Audiometric Assessments

2022· article· en· W4229335523 sur OpenAlexaff
Shirin Ardeshir‐Rouhani‐Fard, Sophie D. Fosså, Robert Huddart, Patrick O. Monahan, Chunkit Fung, Yiqing Song, M. Eileen Dolan, Darren R. Feldman, Robert J. Hamilton, David J. Vaughn, Neil E. Martin, Christian Kollmannsberger, Paul C. Dinh, Lawrence H. Einhorn, Robert D. Frisina, Lois B. Travis

Notice bibliographique

RevueEar and Hearing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicineConfidence intervalOtotoxicityTinnitusOdds ratioHearing lossAudiologyAbsolute threshold of hearingInternal medicineCisplatinChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: To provide new information on factors associated with discrepancies between patient-reported and audiometrically defined hearing loss (HL) in adult-onset cancer survivors after cisplatin-based chemotherapy (CBCT) and to comprehensively investigate risk factors associated with audiometrically defined HL. Design: A total of 1410 testicular cancer survivors (TCS) ≥6 months post-CBCT underwent comprehensive audiometric assessments (0.25 to 12 kHz) and completed questionnaires. HL severity was defined using American Speech-Language-Hearing Association criteria. Multivariable multinomial regression identified factors associated with discrepancies between patient-reported and audiometrically defined HL and multivariable ordinal regression evaluated factors associated with the latter. Results: Overall, 34.8% of TCS self-reported HL. Among TCS without tinnitus, those with audiometrically defined HL at only extended high frequencies (EHFs) (10 to 12 kHz) (17.8%) or at both EHFs and standard frequencies (0.25 to 8 kHz) (23.4%) were significantly more likely to self-report HL than those with no audiometrically defined HL (8.1%) [odds ratio (OR) = 2.48; 95% confidence interval (CI), 1.31 to 4.68; and OR = 3.49; 95% CI, 1.89 to 6.44, respectively]. Older age (OR = 1.09; 95% CI, 1.07 to 1.11, p < 0.0001), absence of prior noise exposure (OR = 1.40; 95% CI, 1.06 to 1.84, p = 0.02), mixed/conductive HL (OR = 2.01; 95% CI, 1.34 to 3.02, p = 0.0007), no hearing aid use (OR = 5.64; 95% CI, 1.84 to 17.32, p = 0.003), and lower education (OR = 2.12; 95% CI, 1.23 to 3.67, p = 0.007 for high school or less education versus postgraduate education) were associated with greater underestimation of audiometrically defined HL severity, while tinnitus was associated with greater overestimation (OR = 4.65; 95% CI, 2.64 to 8.20 for a little tinnitus, OR = 5.87; 95% CI, 2.65 to 13.04 for quite a bit tinnitus, and OR = 10.57; 95% CI, 4.91 to 22.79 for very much tinnitus p < 0.0001). Older age (OR = 1.13; 95% CI, 1.12 to 1.15, p < 0.0001), cumulative cisplatin dose (>300 mg/m 2 , OR = 1.47; 95% CI, 1.21 to 1.80, p = 0.0001), and hypertension (OR = 1.80; 95% CI, 1.28 to 2.52, p = 0.0007) were associated with greater American Speech-Language-Hearing Association-defined HL severity, whereas postgraduate education (OR = 0.58; 95% CI, 0.40 to 0.85, p = 0.005) was associated with less severe HL. Conclusions: Discrepancies between patient-reported and audiometrically defined HL after CBCT are due to several factors. For survivors who self-report HL but have normal audiometric findings at standard frequencies, referral to an audiologist for additional testing and inclusion of EHFs in audiometric assessments should be considered.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,766

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, 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

Citations23
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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