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Enregistrement W4296630065 · doi:10.3390/jpm12101551

Minimally Traumatic Cochlear Implant Surgery: Expert Opinion in 2010 and 2020

2022· article· en· W4296630065 sur OpenAlexaff
Vedat Topsakal, Sumit Agrawal, Marcus D. Atlas, Wolf‐Dieter Baumgartner, Kevin D. Brown, Iain Bruce, Stefan Dazert, Rudolf Hagen, Luis Lassaletta, Robert Mlynski, Christopher Raine, Gunesh P. Rajan, Joachim Schmutzhard, Georg Mathias Sprinzl, Hinrich Staecker, Shin‐ichi Usami, Vincent Van Rompaey, Mario Zernotti, Paul Van de Heyning

Notice bibliographique

RevueJournal of Personalized Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCochlear implantRound windowExpert opinionImplantCochlear implantationAudiologySurgeryDentistryIntensive care medicineCochlea

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to discover expert opinion on the surgical techniques and materials most likely to achieve maximum postoperative residual hearing preservation in cochlear implant (CI) surgery and to determine how these opinions have changed since 2010. A previously published questionnaire used in a study published in 2010 was adapted and expanded. The questionnaire was distributed to an international group of experienced CI surgeons. Present results were compared, via descriptive statistics, to those from the 2010 survey. Eighteen surgeons completed the questionnaire. Respondents clearly favored the following: round window insertion, slow array insertion, and the peri- and postoperative use of systematic antibiotics. Insertion depth was regarded as important, and electrode arrays less likely to induce trauma were preferred. The usefulness of dedicated soft-surgery training was also recognized. A lack of agreement was found on whether the middle ear cavity should be flushed with a non-aminoglycoside antibiotic solution or whether a sheath or insertion tube should be used to avoid contaminating the array with blood or bone dust. In conclusion, this paper demonstrates how beliefs about CI soft surgery have changed since 2010 and shows areas of current consensus and disagreement.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,880
Score d'incertitude au seuil0,510

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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