Listening Effort, An Overview of App Validation and Testing by the Audiology 4 all Project
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe an application's development and validation process that aims to track hearing difficulties in adverse environments (a listening effort application). DESIGN: 71 subjects were evaluated, divided into two groups: 30 subjects aged between 18 and 30, and 41 subjects aged between 40 and 65. All subjects had European Portuguese as their native language; the Montreal Cognitive Assessment (MOCA) scored above 24, and all could read and write. All subjects performed the intelligibility test in noise and the test of listening effort. The two tests were randomly applied in the free field in the audiometric cabin and the application. RESULTS: There were no statistically significant differences between the results of the two methods (p>0.05). For the group aged between 40 and 65 years old, the ROC curve showed that intelligibility inferior to 68.5% and the number of correct answers lower than 1,5 in the listening effort test are the optimal cut-off for referral to further management. Both tests showed low sensitivity and specificity regarding individuals between 18 and 30 years old, indicating that the application is inappropriate for this age group. CONCLUSIONS: The application is valid and can contribute to the screening and self-awareness of listening difficulties in middle age, with a reduction in the prevalence of dementia soon.
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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 | 0,023 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».