ANALYSIS OF HEARING AIDS APPLICATION IN ELDERLY PATIENTS
Bibliographic record
Abstract
Цель исследования — оценка возможности внедрения методов машинного обучения для создания цифрового слухового профиля у пациентов старших возрастных групп и анализа эффективности слухопротезирования в зависимости от вовлеченности в патологический процесс периферических и центральных отделов слуховой системы. Представлены результаты обследования 375 лиц 60–93 лет, из которых в основную группу вошли 355 пациентов с хронической двусторонней тугоухостью (230 из них использовали слуховые аппараты), а в контрольную — 20 человек пожилого возраста с нормальными порогами слуха. Аудиологическое обследование включало базовые методики (тональная пороговая и надпороговая аудиометрия, импедансометрия, речевая аудиометрия в тишине) и методы оценки состояния центральных отделов слуховой системы (тест чередующейся бинаурально речью, дихотический числовой тест, речевая аудиометрия в шуме, тест обнаружения паузы). Диагностику состояния когнитивных функций осуществляли с использованием Монреальской когнитивной шкалы. Эффективность слухопротезирования оценивали посредством анкетирования и речевой аудиометрии в свободном звуковом поле. Обработку результатов проводили с применением корреляционного анализа Пирсона, направленного на создание полиномиальной модели слуха пациента на основе ограниченного набора тестов. Выявлены корреляции состояния когнитивных функций и возраста, выполнения ряда тестов по оценке центральных отделов слуховой системы, а также успешности применения слуховых аппаратов. Результаты работы свидетельствуют о возможности использования компьютерных технологий анализа данных для разработки программ реабилитации пациентов старших возрастных групп с нарушениями слуха. The aim of the study is to evaluate the possibility to implement machine learning to create a digital auditory profi le for elderly patients and to analyze the hearing aid fi tting effi cacy depending on involvement of the peripheral and central auditory pathways in a pathological process. Data analysis of 375 people aged 60–93 years is presented. 355 patients with chronic bilateral hearing loss (230 of them used hearing aids) were included in the main group, and 20 normal hearing elderly people were included in the control group. Audiological examination consisted of standard tests (pure tone audiometry, impedancemetry, speech audiometry in quiet) and tests to evaluate the central auditory processing (binaural fusion, dichotic digits, speech audiometry in noise, random gap detection). The Montreal Cognitive Assessment was used to detect cognitive impairment. The hearing aid fi tting effi ciency was evaluated with COSI questionnaire and speech audiometry in free fi eld. Processing of the results was carried out using Pearson’s correlation analysis aimed at creating a polynomial model of a patient’s hearing on the basis of the limited test battery. There were close correlations between the state of cognitive functions and age, results of tests to evaluate the central auditory processing, as well as patients’ satisfaction of hearing aid. The results of the work indicate the possibility of using computer technologies of data analysis to develop rehabilitation programs for elderly hearing impaired patients.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".