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Enregistrement W4405075804 · doi:10.3390/ohbm5020019

A Practical Guideline to Capturing and Documenting the Real-Time Consequences of Fluctuating Hearing Loss in School-Age Children

2024· article· en· W4405075804 sur OpenAlexaffabout
C. Wesley Cowan, Kathleen Jones, Amberley Ostevik, Sara Al Souqi, William Hodgetts, Jacqueline Cummine

Notice bibliographique

RevueJournal of Otorhinolaryngology Hearing and Balance Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEar Surgery and Otitis Media
Établissements canadiensCovenant HealthWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHearing lossIndigenousGuidelineMedicineOtitisAudiologyConductive hearing lossPopulationDocumentationHealth careEnvironmental healthPolitical scienceSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Fluctuating conductive hearing loss resulting from middle ear conditions, such as otitis media, is the most common cause of hearing loss in children, with Indigenous Peoples experiencing otitis media at a rate three times higher than non-Indigenous populations. Children with chronic hearing loss face increased educational, social, and economic challenges. However, treating and documenting fluctuating hearing loss remains difficult due to its sporadic and invisible nature, frequently leading to delayed or missed identification and inconsistent management. Methods: A comprehensive literature search was completed with a librarian, but few resources were located for this condition and population. Results: This practical guideline aims to improve the documentation and subsequent management of otitis media in school-aged children, with a focus on rural and Indigenous communities in Canada, where access to healthcare professionals may be limited. Conclusions: Despite efforts to raise awareness about otitis media in rural and Indigenous communities, there are still few accessible tools for caregivers to track the severity of fluctuating hearing loss. This guideline aims to help fill this gap.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0070,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0110,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,009

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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