The Emerging Future of Mobile Audiometry: A Prospective Validation Study of the Mimi Hearing Test Application
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study is to assess the accuracy of the Mimi Hearing Test (MHT) mobile application in the detection of air conduction (AC) thresholds and in screening for moderate hearing loss. STUDY DESIGN: Prospective clinical study. SETTING: Tertiary care center. PATIENTS: Participants with or without a varying degree of hearing loss, aged 18 years and over, without cognitive impairment and without active otorrhea or earwax impaction at the time of the hearing assessment were included. INTERVENTION: Subjects with a ranging severity of hearing loss underwent a conventional in-booth audiogram as well as mobile-based screening with MHT in a quiet room (45.5 dB background noise) on the same day. Both regular over-the-ear and noise-canceling headphones were tested with MHT. MAIN OUTCOME MEASURES: Comparisons of AC thresholds between conventional audiometry and mobile-based audiometry at discrete frequencies and with pure-tone averages (PTA) were performed. RESULTS: A total of 75 adults (mean age: 56.2 yr, 54.7% male) were recruited and 63 used for analysis. Of the thresholds measured with MHT using regular headphones, 44.0% were within 10 dB of the conventional audiogram, compared to 39.3% using noise-canceling headphones. MHT demonstrated best accuracy at high frequencies (4-8 kHz). When screening for moderate hearing loss (PTA >40 dB HL), MHT demonstrated a sensitivity and specificity of 100.0% and 80.2%, respectively. CONCLUSIONS: MHT is reliable for identifying moderate hearing loss but lacks precision in detecting thresholds at low frequencies. Noise canceling headphones seem to improve its precision at 4,000 Hz only.
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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 | 0,014 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».