MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4293499540 · doi:10.1044/2022_jslhr-21-00544

Long Latency Auditory Evoked Responses in the Identification of Children With Central Auditory Processing Disorders: A Scoping Review

2022· review· en· W4293499540 sur OpenAlexaff
Melissa Macaskill, Shaghayegh Omidvar, Amineh Koravand

Notice bibliographique

RevueJournal of Speech Language and Hearing Research · 2022
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAudiologyCINAHLPopulationPsychologyAuditory cortexMEDLINEMedicinePsychiatryPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The long latency auditory evoked responses (LLAERs), originating in the auditory cortex, are often considered a biomarker for maturity in the central auditory system and may therefore be useful in the evaluation of children with central auditory processing disorder (CAPD). However, the characteristics of the LLAERs elicited in this population have not been widely described, and clinical applications remain unclear. The goal of this scoping review was to investigate if LLAERs can be used to identify children with CAPD. METHOD: A systematic search strategy was used to identify studies that analyzed the latencies and amplitudes of P1, N1, P2, and N2 waveforms of the LLAERs. The online databases, including Embase, Web of Science, MEDLINE, PubMed, ProQuest, and CINAHL, as well as the gray literature were searched for papers published in English and French between January 1980 and May 2021. RESULTS: Seventeen papers met the eligibility criteria and were included in the study. Four papers had pre- and posttraining study designs, and the remaining studies were cross-sectional. Several studies reported significant differences in LLAERs between children with CAPD and their normal-hearing peers, and the results tended toward longer latencies and smaller amplitudes regardless of LLAER waves considered. N1 and/or N2 results were most likely to reveal significant differences between children with CAPD and normal-hearing controls and could potentially be considered a biomarker for CAPD. CONCLUSIONS: It seems that LLAER assessments, especially waves N1 and N2, might assist in better identification of CAPD children. However, considering heterogeneity in the methodology among the included studies, the results should be interpreted with caution. Well-designed studies on children with confirmed CAPD using standard diagnostic and assessment protocols are suggested.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,005
Bibliométrie0,0180,014
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,139
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,305 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Speech Language and Hearing ResearchMême sujetNeuroscience and Music PerceptionTravaux en français237 207