MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4405600608 · doi:10.3389/fauot.2024.1430992

Real-world assessment of listener preference for hearing aid technology levels in socially involved situations

2024· article· en· W4405600608 sur OpenAlexaff
Danielle Glista, Robin O’Hagan, Krystal Beh, Jeff Crukley, Susan Scollie, Leonard E. Cornelisse

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Audiology and Otology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of TorontoWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreferenceHearing aidPsychologyAudiologyCognitive psychologyMedicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Current hearing aids have an abundance of feature options and technologies. It is important to understand the clinical impact of hearing aid technology selection and how to individualize fittings to optimize hearing aid performance according to listening environment. To probe the naturalistic listening experiences researchers can use in-situ outcome measures. Survey-based real-world assessments can increase knowledge of hearing aid users' everyday scenarios, beyond the limits of lab-based scenarios. This study aimed to assess the relationship between subjective preference ratings of adult listeners and hearing aid technology level using Ecological Momentary Assessment (EMA). A secondary research question explored survey completion as a function of real-world participation in socially involved situations. Methods This study aimed to capture and assess in-the-moment listening situations and participant preference for hearing aid technology levels, using EMA through an app-based survey. Surveying was completed indoors (at home), indoors (away from home); and outdoors, and while in a listening situation with at least one communication partner. Fourteen older adults, aged 61–82 years, who were experienced bilateral hearing aids users were included in this study. Participants completed a 2-week acclimatization period wearing study-provided hearing aids, and a 2-week data collection period. In-situ surveying was used to evaluate technology-level preference in real-world listening situations with at least one communication partner. Survey data captured in-the-moment details surrounding environment, activity, and listening preference. Mixed methods were used to analyze the data, including Bayesian analyses for preference data and content analysis for text-based survey responses, including the use of the International Classification of Functioning, Disability and Health to guide activity categorization. Results Across a wide variety of categorized activities, participants demonstrated a preference for mid- to high-level hearing aid technologies when compared to the lowest level. Technology preference also varied according to reported activity location. Discussion The use of in-situ surveying provided a broader understanding of hearing aid users' listening environments when conversing with one or more communication partners and related technology preferences. EMA was found to be a feasible method of data collection for this cohort and may help guide clinical, person-centered selection of technology level.

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)0,003
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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,275 · 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

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Audiology and Otology→Même sujetHearing Loss and Rehabilitation→Travaux en français237 207→