ANALYSIS OF HEARING AIDS APPLICATION IN ELDERLY PATIENTS
Notice bibliographique
Résumé
Цель исследования — оценка возможности внедрения методов машинного обучения для создания цифрового слухового профиля у пациентов старших возрастных групп и анализа эффективности слухопротезирования в зависимости от вовлеченности в патологический процесс периферических и центральных отделов слуховой системы. Представлены результаты обследования 375 лиц 60–93 лет, из которых в основную группу вошли 355 пациентов с хронической двусторонней тугоухостью (230 из них использовали слуховые аппараты), а в контрольную — 20 человек пожилого возраста с нормальными порогами слуха. Аудиологическое обследование включало базовые методики (тональная пороговая и надпороговая аудиометрия, импедансометрия, речевая аудиометрия в тишине) и методы оценки состояния центральных отделов слуховой системы (тест чередующейся бинаурально речью, дихотический числовой тест, речевая аудиометрия в шуме, тест обнаружения паузы). Диагностику состояния когнитивных функций осуществляли с использованием Монреальской когнитивной шкалы. Эффективность слухопротезирования оценивали посредством анкетирования и речевой аудиометрии в свободном звуковом поле. Обработку результатов проводили с применением корреляционного анализа Пирсона, направленного на создание полиномиальной модели слуха пациента на основе ограниченного набора тестов. Выявлены корреляции состояния когнитивных функций и возраста, выполнения ряда тестов по оценке центральных отделов слуховой системы, а также успешности применения слуховых аппаратов. Результаты работы свидетельствуют о возможности использования компьютерных технологий анализа данных для разработки программ реабилитации пациентов старших возрастных групп с нарушениями слуха. The aim of the study is to evaluate the possibility to implement machine learning to create a digital auditory profi le for elderly patients and to analyze the hearing aid fi tting effi cacy depending on involvement of the peripheral and central auditory pathways in a pathological process. Data analysis of 375 people aged 60–93 years is presented. 355 patients with chronic bilateral hearing loss (230 of them used hearing aids) were included in the main group, and 20 normal hearing elderly people were included in the control group. Audiological examination consisted of standard tests (pure tone audiometry, impedancemetry, speech audiometry in quiet) and tests to evaluate the central auditory processing (binaural fusion, dichotic digits, speech audiometry in noise, random gap detection). The Montreal Cognitive Assessment was used to detect cognitive impairment. The hearing aid fi tting effi ciency was evaluated with COSI questionnaire and speech audiometry in free fi eld. Processing of the results was carried out using Pearson’s correlation analysis aimed at creating a polynomial model of a patient’s hearing on the basis of the limited test battery. There were close correlations between the state of cognitive functions and age, results of tests to evaluate the central auditory processing, as well as patients’ satisfaction of hearing aid. The results of the work indicate the possibility of using computer technologies of data analysis to develop rehabilitation programs for elderly hearing impaired patients.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».