Comorbidity associated with worse outcomes in a population of limited cochlear implant performers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Most patients significantly benefit from cochlear implantation (CI). However, speech understanding varies widely, with a small proportion of patients demonstrating limited audiometric outcomes. While there are well‐documented determinants of poor performance, there remains a cohort of patients that do not meet expected outcomes. Preoperative prognostication is desirable to manage expectations, ensure value of the intervention, and reduce risk. The objective of the study is to evaluate variables found within a single CI center's most limited functioning cohort following implantation. Methods A retrospective review of a single CI program's cohort of (344 ears) patients implanted between 2011 and 2018 whose 1‐year postimplantation AzBio scores fall 2 SDs below the mean was performed. Exclusion criteria includes skullbase pathology, pre/peri‐lingual deafness, cochlear anatomic abnormalities, English as an additional language, and limited electrode insertion depth. Overall, 26 patients were identified. Results The study population's postimplantation net benefit AzBio score is 18% compared to the entire program's 47% ( p < 0.05). This group is older (71.8 vs. 59.0 years, p < 0.05) with a longer duration of hearing loss (26.4 vs. 18.0 years, p < 0.05) and with a lower preoperative AzBio score [14% lower ( p < 0.05)]. A host of medical conditions were identified in the subpopulation, with a trend towards significance in those suffering from either malignancy or cardiac condition. Escalating comorbid status was associated with worse performance ( p < 0.05). Conclusion Within a cohort of limited‐performing CI users, benefit tended to decrease with escalating number of comorbid conditions. This information may serve to inform preoperative patient counseling. Level of evidence Level IV (evidence from a case control study).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».