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Enregistrement W4313582824 · doi:10.6000/1929-6029.2022.11.21

Are the Normative Values of Sensorineural Acuity Level (SAL) Test Affected by Head Circumferences of Subjects?

2022· article· en· W4313582824 sur OpenAlexvenueno aff
Mahamad Almyzan Awang, Muhammad Afiq Asyraf Suhaimi, Rosdan Salim, Nik Adilah Nik Othman, Mohd Dasuki Sul’ain, Mohd Fadzil Nor Rashid, Mohd Normani Zakaria

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Statistics in Medical Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfrared Thermography in Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Sains Malaysia
Mots-clésNormativeAudiologyMedicineTest (biology)Psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Sensorineural acuity level (SAL) test is believed to be helpful in estimating bone conduction thresholds in masking dilemma cases. However, before the SAL normative data can be used in clinical settings, there is a need to study the fundamental variable related to SAL normative data such as head circumference. As such, the purpose of the current study was to compare SAL normative values between subjects with bigger and smaller head circumferences at different frequencies. Materials and Methods: In this study, 48 healthy Malaysian adult subjects (aged between 18 and 50 years) were enrolled. Pure tone audiometry (PTA) and SAL test were subsequently conducted based on the recommended protocols. The SAL normative values were then compared between subjects with bigger and smaller head circumferences. Data analysis methods included paired t-test, effect size, and Bayesian approach. Results: No significant differences were noted in the SAL results when the two groups were compared, implying that the SAL normative data were not influenced by the head circumference (p > 0.05, BF10 = 0.232-0.708). Conclusions: Based on the findings of this study it appears that the SAL test results are not affected by the head sizes of the subjects. Future SAL test studies may use the normative SAL values established in the current study as a guide.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,346 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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