Using Auditory Characteristics to Select Hearing Aid Compression Speeds for Presbycusic Patients
Notice bibliographique
Résumé
Objectives This study aimed to select the optimal hearing aid compression speeds (fast-acting and slow-acting) for presbycusic patients by using auditory characteristics including temporal modulation and speech-in-noise performance. Methods In total, 24 patients with unilateral or bilateral moderate sensorineural hearing loss who scored higher than 21 on the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test participated in this study. The electrocochleogram (ECochG) results, including summating potentials (SP) and action potentials (AP), were recorded. Subjects' temporal modulation thresholds and speech recognition at 4 individualized signal-to-noise ratios were measured under three conditions, namely, unaided, aided with fast-acting compression (FAC), and aided with slow-acting compression (SAC). Results The results of this study showed that modulation discrimination thresholds in the unaided (−8.14 dB) and aided SAC (−8.19 dB) conditions were better than the modulation thresholds in the FAC (−4.67 dB) conditions. The speech recognition threshold (SRT75%) for FAC (5.21 dB) did not differ significantly from SAC (3.39 dB) (p = 0.12). A decision tree analysis showed that the inclusion of the AP, unaided modulation thresholds, and unaided SRT75% may correctly identify the optimal compression speeds (FAC vs. SAC) for individual presbycusic patients with up to 90% accuracy. Conclusion Both modes of compression speeds improved a presbycusic patient's speech recognition ability in noise. The SAC hearing aids may better preserve the modulation thresholds than the FAC hearing aids. The measurement of AP, along with the unaided modulation thresholds and unaided SRT75%, may help guide the selection of optimal compression speeds for individual presbycusic patients.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».