Development and Validation of a Self-Administered Online Hearing Test
Notice bibliographique
Résumé
We describe the development and validation of a self-administered online hearing test, which screens for hearing loss and provides an estimated audiogram. The hearing test computes test results from age, self-reported hearing abilities, and self-assessed pure-tone thresholds. It relies on regression, Bayesian and binary classification, leveraging probabilistic effects of age as well as interfrequency and interaural relationships in audiograms. The test was devised based on development data, collected prospectively in an online experiment from a purposive convenience sample of 251 adult American, Australian, Canadian, and Swiss participants, 58% of whom had hearing loss. Later, we externally validated the hearing test. Validation data were collected prospectively from a representative sample of 156 adult Belgian participants, 15% of whom had hearing loss. Participants completed the hearing test and audiometric assessments at home. The results for the primary screening outcome showed that the hearing test screened for mild hearing losses with a sensitivity of 0.83 [95%-confidence interval (CI): 0.65, 0.96], specificity of 0.94 [CI: 0.89, 0.98], positive predictive value of 0.70 [CI: 0.57, 0.87], and negative predictive value of 0.97 [CI: 0.94, 0.99]. Results for the secondary audiogram estimation outcome showed mean differences between estimated and gold standard hearing thresholds ranging from 2.1 to 12.4 dB, with an average standard deviation of the differences of 14.8 dB. In conclusion, the hearing test performed comparably to state-of-the-art hearing screeners. This test, therefore, is a validated alternative to existing screening tools, and, additionally, it provides an estimated audiogram.
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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 | 0,013 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».