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Enregistrement W4410768004 · doi:10.3766/jaaa.240063

Frequency of Audiology Testing Among Individuals with Osteogenesis Imperfecta and Suggestions for Improving Audiogram Participation

2025· article· en· W4410768004 sur OpenAlexaboutno aff
Holly LoTurco, Chloe Derocher, Su Htwe, Quincy Bianchi, Erin Carter, Neil M. Sperling, Kenneth H. Brookler, Cathleen Raggio

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Academy of Audiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueConnective tissue disorders research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAudiogramAudiologyMedicineAudiometryHearing lossHearing testPure tone audiometryHeadphonesPopulationPresbycusis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Osteogenesis imperfecta (OI), characterized by brittle bones and frequent fractures, often manifests with earlier onset hearing loss compared with the general population. Purpose: This study aims to assess the frequency of audiology testing in OI individuals and evaluate a portable audiometry device to enhance audiogram participation. Research Design: This is a prospective observational study. Study Sample: Ninety-seven participants were prospectively enrolled. Data Collection and Analysis: Participants underwent a one-time audiology test using SHOEBOX Audiometry Pro with RadioEar DD450 circumaural headphones (Clearwater Clinical Limited, Ottawa, ON, Canada). Hearing loss was defined as having a pure tone threshold (PTT) of ≥25 dB at one or more tested frequencies. Results: Most participants (54/97) reported undergoing professional audiology testing less often than once every 2 years. The most common reported reason for infrequent testing was because patients did not perceive issues with their hearing, even if hearing loss was subsequently found during screening. Seventy-one percent (69/97) of participants had hearing loss (PTT ≥ 25 dB) at one or more frequencies. Conclusions: Using a portable audiometry device in OI clinics could facilitate early hearing loss detection and improve follow-up care, enhancing quality of life.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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