MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400843297 · doi:10.1080/14670100.2024.2376405

Post-operative patient perception of decisional regret in cochlear implant recipients

2024· article· en· W4400843297 sur OpenAlexaboutno aff
Sandra Prentiss, Hillary Snapp, Kevin J. Sykes, Molly Smeal, Alicia M. Restrepo, Hinrich Staecker

Notice bibliographique

RevueCochlear Implants International · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCochlear implantRegretAudiologyMedicinePerceptionCochlear implantationImplantSpeech perceptionPsychologySurgeryComputer scienceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE: Decision regret post-surgery has has been linked to health outcomes for a number of elective procedures but is understudied in cochlear implantation satisfaction. Theunpredictability in outcomes may lead to unmet expectations by the recipient. This study is the first study to investigate the decision regret concept in cochlear implant recipients. OBJECTIVE: Tto investigate post-operative decision regret in (CI) recipients. DESIGN: This was a prospective cohort study using the validated Ottawa Decision Regret Scale, and whether the CI met the patient's expectations. Variables potentially associated with decision regret including patient demographics, post-operative speech perception scores, duration of deafness, duration of CI use and age were analyzed using the logistic regression model. SETTING: This was a multi-center study. Participants were recruited and enrolled from the University of Miami and the University of Kansas in an outpatient setting. PARTICIPANTS: Adult, English-speaking CI recipients with at least 6 months of listening experience with their implant. RESULTS: = 0.02) with poor post-operative speech perception. No other variables were associated with regret. CONCLUSIONS: Post-operative decision regret was reported by 42% of CI recipients. Poor speech perception abilities were associated with increased risk of regret. Further research is required to identify regret risks and provide resources to mitigate regret in CI recipients.

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)0,016
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,016
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCochlear Implants InternationalMême sujetHearing Loss and RehabilitationTravaux en français237 207