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Enregistrement W4293281715 · doi:10.1159/000455058

Towards a Unified Testing Framework for Single-Sided Deafness Studies: A Consensus Paper

2016· article· en· W4293281715 sur OpenAlexaffabout
Paul Van de Heyning, Dayse Távora‐Vieira, Griet Mertens, Vincent Van Rompaey, Gunesh P. Rajan, Joachim Müller, John Martin Hempel, Daniel Leander, Daniel Polterauer, Mathieu Marx, Shin‐ichi Usami, Ryosuke Kitoh, Maiko Miyagawa, Hideaki Moteki, Kari Smilsky, Wolf‐Dieter Baumgartner, Thomas Keintzel, Georg Mathias Sprinzl, Astrid Wolf‐Magele, Susan Arndt, Thomas Wesarg, Stefan Zirn, Uwe Baumann, Tobias Weißgerber, Tobias Rader, Rudolf Hagen, Anja Kurz, Kristen Rak, Robert J. Stokroos, Erwin L. J. George, Rubén Polo, María del Mar Medina, Yael Henkin, Ohad Hilly, David Ulanovski, Ranjith Rajeswaran, Mohan Kameswaran, María Fernanda Di Gregorio, Mario Zernotti

Notice bibliographique

RevueAudiology and Neurotology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReimbursementAudiologyMedicineHearing lossSound localizationProtocol (science)Political scienceHealth careAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: While hearing aids for a contralateral routing of signals (CROS-HA) and bone conduction devices have been the traditional treatment for single-sided deafness (SSD) and asymmetric hearing loss (AHL), in recent years, cochlear implants (CIs) have increasingly become a viable treatment choice, particularly in countries where regulatory approval and reimbursement schemes are in place. Part of the reason for this shift is that the CI is the only device capable of restoring bilateral input to the auditory system and hence of possibly reinstating binaural hearing. Although several studies have independently shown that the CI is a safe and effective treatment for SSD and AHL, clinical outcome measures in those studies and across CI centers vary greatly. Only with a consistent use of defined and agreed-upon outcome measures across centers can high-level evidence be generated to assess the safety and efficacy of CIs and alternative treatments in recipients with SSD and AHL. METHODS: This paper presents a comparative study design and minimum outcome measures for the assessment of current treatment options in patients with SSD/AHL. The protocol was developed, discussed, and eventually agreed upon by expert panels that convened at the 2015 APSCI conference in Beijing, China, and at the CI 2016 conference in Toronto, Canada. RESULTS: A longitudinal study design comparing CROS-HA, BCD, and CI treatments is proposed. The recommended outcome measures include (1) speech in noise testing, using the same set of 3 spatial configurations to compare binaural benefits such as summation, squelch, and head shadow across devices; (2) localization testing, using stimuli that rove in both level and spectral content; (3) questionnaires to collect quality of life measures and the frequency of device use; and (4) questionnaires for assessing the impact of tinnitus before and after treatment, if applicable. CONCLUSION: A protocol for the assessment of treatment options and outcomes in recipients with SSD and AHL is presented. The proposed set of minimum outcome measures aims at harmonizing assessment methods across centers and thus at generating a growing body of high-level evidence for those treatment options.

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)0,686
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,655
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil0,387

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6860,655
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,020
Bibliométrie0,0240,017
Études des sciences et des technologies0,0070,020
Communication savante0,0210,021
Science ouverte0,0360,028
Intégrité de la recherche0,0330,045
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,004

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 Opus0,174
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,189 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations199
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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