Impacto de las características clínicas y severidad de la enfermedad de Parkinson sobre la capacidad auditiva
Bibliographic record
Abstract
Objetivo. El objetivo del estudio es determinar la prevalencia de hipoacusia neurosensorial en pacientes con enfermedad de Parkinson (EP), analizar la influencia de sus características clínicas y compararla con un grupo control. \nMétodos. Se revisaron los expedientes de todos los pacientes con EP de la base de datos del Servicio de Otorrinolaringología. Se identificaron los datos demográficos, diagnóstico y severidad de la EP según la clasificación de Hoen y Yahr, su evaluación cognitiva según el Montreal Cognitive Assessement, exploración otorrinolaringológica completa y sus audiometrías y timpanometrías. Se incluyó un grupo control sin EP para la comparación de la capacidad auditiva. \nResultados. En los pacientes con EP, en bajas frecuencias (125-250 Hz), se observó pérdida de audición en 2% y el umbral de audición promedio fue de 16.9 dB; en frecuencias medias (500-3000Hz) 50% y 20.7 dB; y en altas frecuencias (4000-8000Hz) 80% y 41.1 dB. Los pacientes con EP en estadio leve tenían umbrales auditivos más altos en todas las frecuencias en comparación con aquellos con grados moderados a severos. Los pacientes con deterioro cognitivo tenían umbrales auditivos más altos. Los pacientes con EP reportaron una mayor prevalencia y umbrales auditivos más altos que el grupo de control. \nConclusiones. Hasta el 80% de los pacientes con EP tenían pérdida auditiva en altas frecuencias. Los pacientes con deterioro cognitivo mostraron una peor audición en comparación con los pacientes con cognición normal. Existe una mayor disfunción auditiva en pacientes con EP leve en comparación con estadios moderados-severos. Finalmente, los umbrales de audición y la prevalencia de la pérdida auditiva en los pacientes con EP fueron significativamente más altos en comparación con un grupo de control.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".