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Enregistrement W4295078938 · doi:10.1002/lary.30386

Cochlear Implantation in Far Advanced Otosclerosis: A Systematic Review and Meta‐Analysis

2022· review· en· W4295078938 sur OpenAlexaboutno aff
Mickey Kondo, Kartik Vasan, Nicholas Jufas, Nirmal Patel

Notice bibliographique

RevueThe Laryngoscope · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEar Surgery and Otitis Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisOtosclerosisCochlear implantationConfidence intervalCochlear implantAudiologyMEDLINEHearing lossDehiscenceSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate speech outcomes and facial nerve stimulation (FNS) rates in patients with far advanced otosclerosis (FAO) after cochlear implantation. METHODS: A systematic review was performed using standardized methodology of Medline, EMBASE, PubMed, Cochrane, and Web of Science databases. Studies were included if adults with FAO underwent cochlear implantation. Exclusion criteria included concurrent otologic history (e.g., Meniere's disease, superior canal dehiscence), non-English-speaking implant users, case reports, abstracts, and letters/commentaries. Bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale for cohort studies and the National Institute of Health Scale for case series. The primary outcome measure was speech discrimination and the secondary outcomes were rates of partial insertion and FNS. RESULTS: Twenty-seven studies evaluated cochlear implantation in FAO. Due to the heterogeneity of testing methods, statistical pooling of speech discrimination was not feasible, but qualitative synthesis indicated a positive effect of implantation. Pooled rates of FNS were 18% (95% confidence interval, CI 12%-27%) and the rate of partial insertion was 10% (95% CI 7%-15%). CONCLUSION: Cochlear implantation in FAO demonstrates significant gains in speech discrimination scores with higher rates of FNS and partial insertion. Laryngoscope, 133:1288-1296, 2023.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,881
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,271 · 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.

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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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