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Enregistrement W4400033873 · doi:10.1097/mao.0000000000004245

Simulator Verification Is Potentially Beneficial for the Fitting of Softband Bone Conduction Hearing Devices in Young Children

2024· article· en· W4400033873 sur OpenAlexaff
Le Sun, Lu Ping, Xinmiao Fan, Jian Wang, Xiaowei Chen

Notice bibliographique

RevueOtology & Neurotology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEar Surgery and Otitis Media
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBone conductionAudiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HYPOTHESIS: The current study employed a skull-simulator verification method to assess whether the output of softband bone conduction hearing devices (BCHDs) at the manufacturer's default settings deviated widely from the target determined by the fitting formula. BACKGROUND: Real ear analysis is utilized for the verification of the fitting of air conduction hearing devices (ACHDs) in a variety of institutions. This procedure, however, has not been used in the fitting of BCHDs, largely due to the difficulty of testing the output of these devices to temporal bones. Despite the availability of skull simulators, they have not been utilized clinically to measure BCHD output. MATERIALS AND METHODS: This prospective, single-center study enrolled 42 subjects, aged 3 months to 10 years, with microtia-atresia-associated mild-to-severe bilateral conductive hearing loss. Hearing sensitivity was evaluated behaviorally by pure tone audiometry (PTA) in 22 subjects 4 years or older (the PTA group), and by auditory brainstem response (ABR) in 20 subjects younger than 4 years (the ABR group). Following 6 months of subjects wearing the prescribed softband BCHDs, their dial level (DL) thresholds were reassessed while using their own BCHDs, configured with zero gain across all frequencies, functioning solely as a bone vibrator. These DL thresholds were inputted into the fitting formula, desired sensation level-bone conduction devices (DSL-BCD) for children, to obtain the target values of BCHD output. The simulator output of the BCHD programmed at the manufacturer's default setting was measured in response to speech presented at 55, 65, and 80 dB SPL, followed by gain adjustment based on the differences between the simulator output and the target. Aided speech intelligibility index (SII) was measured before and after the gain adjustment. RESULTS: The softband BCHDs at the manufacturer's settings generally had lower output than the prescribed target values. This difference was larger at low frequencies and low levels. Across the 12 points tested (four frequencies from 500 to 4000 Hz multiplied by three levels), 22 (52.3%) and 42 (100%) BCHDs had deviations of +7 and +5 dB, respectively, at one point or more. The gain adjustments reduced the deviation and improved the SII values at the two lower levels of speech presented. CONCLUSION: The simulator output of softband bone conduction hearing devices (BCHDs) with the manufacturer's settings may exhibit significant deviations from the formula. Objective output verification should be considered a beneficial step in BCHD fitting and is recommended when applicable.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,273 · 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'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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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