The Treatment Outcome of Smart Device–Based Tinnitus Retraining Therapy: Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tinnitus retraining therapy (TRT) is a standard treatment for tinnitus that consists of directive counseling and sound therapy. However, it is based on face-to-face education and a time-consuming protocol. Smart device-based TRT (smart-TRT) seems to have many advantages, but the efficacy of this new treatment has been questioned. OBJECTIVE: The aim of this study was to compare the efficacy between smart-TRT and conventional TRT (conv-TRT). METHODS: We recruited 84 patients with tinnitus. Results were compared between 42 patients who received smart-TRT and 42 control participants who received conv-TRT. An interactive smart pad application was used for directive counseling in the smart-TRT group. The smart pad application included detailed education on ear anatomy, the neurophysiological model of tinnitus, concept of habituation, and sound therapy. The smart-TRT was bidirectional: There were 17 multiple choice questions between each lesson as an interim check. The conv-TRT group underwent traditional person-to-person counseling. The primary outcome measure was the Tinnitus Handicap Inventory (THI), and the secondary outcome measure was assessed using a visual analogue scale (VAS). RESULTS: Both treatments had a significant treatment effect, which comparably improved during the first 2 months. The best improvements in THI were -23.3 (95% CI -33.1 to -13.4) points at 3 months and -16.8 (95% CI -30.8 to -2.8) points at 2 months in the smart-TRT group and conv-TRT group, respectively. The improvements on the VAS were also comparable: smart-TRT group: -1.2 to -3.3; conv-TRT: -0.7 to -1.7. CONCLUSIONS: TRT based on smart devices can be an effective alternative for tinnitus patients. Considering the amount of time needed for person-to-person counseling, smart-TRT can be a cost-effective solution with similar treatment outcomes as conv-TRT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».