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Enregistrement W4388852385 · doi:10.1044/2023_aja-23-00041

Newborn Hearing Screening in Québec, Canada

2023· article· en· W4388852385 sur OpenAlexafffundabout
Gabriel Trottenberg, W. Robert J. Funnell, Hamid Motallebzadeh

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Audiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésHealth careHearing lossMedicinePublic healthNursingFamily medicineAudiologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This study discusses the history and current state of the newborn hearing screening program in Québec and aims to assess general challenges associated with establishing universal newborn hearing screening (UNHS) programs. METHOD: We reviewed the statistics of the occurrence and long-term effects of congenital hearing loss and the immediate and long-term benefits of UNHS and its limitations. The resources for this study included financial reports related to establishing UNHS in different health care systems; Canadian provincial, territorial, and federal regulations and publications; local and nationwide media; and interviews health care staff and program managers. RESULTS: Because of its benefits and its cost-effectiveness, UNHS programs have been implemented in many health care systems around the world. Despite Canada's success in offering a wide array of health care services to its citizens, certain provinces trail behind others in developing UNHS programs. Although there have been recent improvements in the screening rate of the province of Québec, nearly half of all Québec newborns continue to not be screened for hearing loss. The reasons for the current low screening rate include delays in implementation, information-technology complications, operating costs, and lack of public awareness. CONCLUSIONS: For UNHS to be implemented in a timely fashion, those involved in the process should first understand what challenges may arise. Québec's experience with this process may provide useful lessons for other health care systems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,328
Score d'incertitude au seuil0,590

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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