Predictors of cochlear implant outcomes in pediatric auditory neuropathy: A matched case-control study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Current evidence supports the benefits of cochlear implants (CIs) in children with hearing loss, including those with auditory neuropathy spectrum disorder (ANSD). However, there is limited evidence regarding factors that hold predictive value for intervention outcomes. DESIGN: This retrospective case-control study consisted of 66 children with CIs, including 22 with ANSD and 44 with sensorineural hearing loss (SNHL) matched on sex, age, age at CI activation, and the length of follow-up with CIs (1:2 ratio). The case and control groups were compared in the results of five open-set speech perception tests, and a Forward Linear Regression Model was used to identify factors that can predict the post-CI outcomes. RESULTS: There was no significant difference in average scores between the two groups across five outcome measures, ranging from 88.40% to 95.65%. The correlation matrix revealed that younger ages at hearing aid fitting and CI activation positively influenced improvements in speech perception test scores. Furthermore, among the variables incorporated in the regression model, the duration of follow-up with CIs, age at CI activation, and the utilization of two CIs demonstrated prognostic significance for improved post-CI speech perception outcomes. CONCLUSIONS: Children with ANSD can achieve similar open-set speech perception outcomes as children with SNHL. A longer CI follow-up, a lower age at CI activation, and the use of two CIs are predictive for optimal CI outcome.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».