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Enregistrement W4412658976 · doi:10.1080/14992027.2025.2537693

Validation of the clinical assistant for research and learning (CARL) for pure-tone audiometric procedures

2025· article· en· W4412658976 sur OpenAlexaff
Mohamed Rahme, Muneeb Alam, Hasan K. Saleh, Paula Folkeard, Robert Koch, Steve Beaulac, Matthew Holden, Sheila Moodie, Vijay Parsa, Susan Scollie

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Audiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensProcess Simulations Limited (Canada)Western University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAudiologyTone (literature)Pure toneAudiometryPsychologyMedicineSpeech recognitionComputer scienceHearing lossLinguisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the validity, clinical utility, barriers and facilitators of the manikin-based audiometric simulator, Clinical Assistant for Research and Learning. DESIGN: The validity, clinical utility, barriers, facilitators and simulation accuracy were evaluated via an online questionnaire and in-person pure-tone audiometric assessments. STUDY SAMPLE: A total of 38 participants (age range 21-63) completed the study. All participants had formal training in pure-tone audiometric assessments. Participants were audiology students, registered practicing audiologists, hearing instrument dispensers, and undergraduate students. RESULTS: The programmed and measured audiograms had an absolute agreement within 5 decibel hearing level. Ease of use, clarity of workflow, realism, and feasibility in clinical practice were the reported facilitators, whereas cost and availability of technical support were the identified barriers to implementation. CONCLUSIONS: The manikin-based simulator was shown to be an accurate and valid tool in practicing pure-tone audiometric procedures. Clinical applications and future directions were also discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,169
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants0,360 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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