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Enregistrement W4386282882 · doi:10.1044/2023_jslhr-23-00128

An Umbrella Review of Cochlear Implant Outcomes in Children With Auditory Neuropathy

2023· article· en· W4386282882 sur OpenAlexaff
Zahra Jafari, Elizabeth M. Fitzpatrick, David Schramm, Isabelle Rouillon, Amineh Koravand

Notice bibliographique

RevueJournal of Speech Language and Hearing Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuditory neuropathyCochlear implantAudiologySystematic reviewMedicineChecklistSpeech perceptionMEDLINEHearing lossPsychologyPerceptionNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The objective of this overview of systematic reviews (SRs; umbrella review) was to systematically summarize and critically appraise current evidence of cochlear implant (CI) outcomes in children with auditory neuropathy spectrum disorder (ANSD). METHOD: This study was guided by the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses 2020 statement. The methodological quality and the risk of bias in the included SRs were assessed using A MeaSurement Tool to Assess systematic Reviews 2 checklist and the Risk of Bias in Systematic Reviews tool, respectively. RESULTS: According to eight included SRs, children with ANSD achieve CI outcomes (speech perception performance) similar to their peers with sensorineural hearing loss. In children with postsynaptic ANSD (cochlear nerve deficiency), cochlear nerve hypoplasia is associated with better speech recognition outcomes compared with cochlear nerve aplasia, especially in the absence of additional disabilities. Except for one study, the overall quality of the included SRs was critically low, and except for three studies, evidence of a high risk of bias was identified in other included SRs. CONCLUSIONS: Current evidence supports CI benefits for children with ANSD. To improve the quality of evidence, well-designed, prospective studies with appropriate sample sizes, using valid outcome measures, clarifying matching criteria, and taking into account the role of confounding factors are essential.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,143
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,143
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,012
Bibliométrie0,0250,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,339 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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