早期に人工内耳を留置した青年のための系統的聴力評価プロセス

この研究は、山東省耳鼻咽喉科病院の医療倫理委員会によって承認されました (承認番号。XYK20211201)。インフォームドコンセントは、すべての研究参加者から得られました。 1. 計装 校正済みオーディオメーター、コンピューター、2 台のスピーカーを含む標準のサウンドブース (≤30 dB [A]) を使用します。「A」は、重み付けされたフィルタリングを通じて、音に対する人間の聴覚反応を意味します。測定単位はdB SPL(音圧レベル)です。スピーカーを使用してすべてのテストを実行します。 マッピングソフトウェアを使用して、参加者に合わせます。静かな状況での単音節認識、静かな状況でのスポンディー(二音節)音声認識、静かな状況での文章認識、および騒がしい状況での文章認識の音声性能を評価します。この実験では、20の単音節(すなわち、cai、chu、fei、fen、feng、ge、mi、pi、qi、qiao、qing、sha、shen、shi、tao、tui、xiang、xie、xuan、zhe)と組み合わせた中国語の男性が話した語彙声が選択されました。 トーンテストソフトウェアを使用してトーン認識を評価します。この実験では、各単音節で、自然な持続時間の変化を保持する4つのトーンが選択されました。トークンを同じ二乗平均平方根レベルに正規化して、振幅の自然な変動を排除します。北京語の語彙声調タスクの4つの声調から正解を1つ選択します。この実験では、25の単音節の単語が4つの北京語の語彙トーンで話され、各テストで80のトーントークンが作成され、単語は簡体字中国語で書かれました。 音楽ソフトウェアを使用して音楽のピッチ知覚を評価します。ここでのプロトコルでは、音楽知覚のいくつかの領域を評価する 6 つの客観的サブテストで構成されるテスト バッテリーを使用します。バッテリーには約2,800個のサウンドファイルが入っています。ピッチランキングの手順では、27〜4,186Hzの範囲のさまざまな楽器を使用します。ピッチランキングテストでは、ピッチの変動を識別するためのしきい値を決定するために、2インターバル、2つの選択肢、強制選択適応手順を使用しました。 この実験では、ターゲットトーンをF4の正弦音(349 Hz)に設定し、ターゲットトーンの32分音上から開始します。2 つのトーンの間隔サイズを 1 から 26 の 4 分音の間で設定します。四分音の音程は、最も近い半音から生成されました。 2. 参加者の準備 注:合計10人の参加者(男性7人、女性3人)がこの研究に志願し、そのうち2人がプロトコルの撮影を志願しました。参加者は、平均年齢が10.±4歳から1.2歳(範囲:9〜14歳)の片側性CIユーザーであり、平均年齢2.8歳から1.2歳±1〜4歳(範囲:1〜4歳)で移植され、CIS+コーディング戦略の使用経験が少なくとも5年ありました(表1)。すべての参加者は北京語に堪能で、計画されたすべての学習手順を順守する意思がありました。 参加資格を得るには、潜在的な参加者が TEMPO+ オーディオ プロセッサを使用した CIS+ コーディング戦略の使用経験が 5 年以上あり、北京語を話し、計画された学習手順を順守する意思があることを確認してください。 除外基準を、テスト手順に協力する意思がない、または協力できないとしてください。 上記の包含/除外基準に従って参加者をスクリーニングします。すべての参加者から口頭および書面によるインフォームドコンセントを取得します。 テスト時には、参加者をスピーカーから1m、サウンドブースのCI側に対して45°の角度で配置します。 補聴器がある場合は、反対側の耳から取り外し、マスキング (耳栓とイヤーマフ) が聴力が残っている参加者に効果的であることを確認します。 練習テストは、課題を理解するまで実施されることを参加者に伝えます。タスクが理解されると、正式なテストを開始できます。必要に応じて休憩を取ることができることを参加者に伝えます。 3. 実験的なプロトコール 次の 4 つの間隔のそれぞれで一連のテストを完了します: (i) アップグレード前 (古いプロセッサとコーディング戦略)、(ii) アップグレード直後 (つまり、新しいプロセッサとコーディング戦略へのアップグレードと同じ日)、(iii) アップグレード後 6 週間、および (iv) アップグレード後 3 か月。 アップグレード後のインターバルですぐに、両方のコーディング戦略で各参加者をテストします。テストされる順序をランダム化します (CIS ファーストまたは FS4)。参加者がどのコーディング戦略でテストされているかを盲検化します。 以下で説明するように、マッピングを実行します。注:マッピングとは、アレイ上の12チャンネルのそれぞれの刺激レベルをプログラミングすることを指します。本研究では、これは各CIユーザーの回答に従って行われ、その結果、各参加者はカスタマイズされたフィッティングマップを受け取りました。参加者と保護者をマッピングルーム(サウンドブース)に連れて行きます。参加者をマッピング ルームに着席させます。 マッピングソフトウェアをクリックし、パスワードを入力します。スピーチプロセッサを取り外し、プログラミングケーブル で MAXボックスに接続します。 ソフトウェアで参加者の名前を選択し、インピーダンスオプションを選択します。電極インピーダンスをテストし、電極インピーダンスが正常(2.2〜12 kOhm;標準値)であることを確認します。電極インピーダンスの異常は、開回路または短絡で自動的に表示されます。 コーディング戦略がFS4であり、標準パルスレート1,224 pps/チャネルが使用されていることを確認します。単一電極刺激を3回のスイープに設定し、参加者が大音量/快適な画像スケールで適切な画像を指し示すことにより、各電極の音量を区別できるようにします。テストにはアップメソッドとダウンメソッドを使用し、最終的な電気刺激結果として2回繰り返される同じ結果を取ります。参加者がこのタスクを理解し、達成できることを確認してください。 上記の方法を使用して、すべての電極の最大快適レベル(MCL)を設定します(ステップ3.3.4)。MCLは、不快ではない最高の(つまり、最も大きな)レベルと見なされます。本研究では、参加者はこれを大声で/快適な絵の尺度で示します。MCL レベルの実際のアプリケーションをテストするには、[ Live ] ボタンを押してマップをアクティブにします。これにより、参加者は周囲のノイズを聞くことができます。参加者をフィッティングモードに戻します。ライブモードで聴いたときの主観的なフィードバックに基づいて、必要に応じてMCLを調整します。 デフォルト設定で他のパラメータを設定します:刺激率は1,288ppsです。チャネル固有のサンプリングシーケンス(CSSS)チャネルは4つです。パルスは二相性パルスです。位相ギャップ(IPG)は2.1μsです。入力信号と出力信号は対数圧縮で、デフォルトのMCL値は500に設定されています。圧縮比は3:1です。感度は75%です。参加者が聞くことができない最大音レベルであるしきい値(THR)は、通常、MCLの10%です。MCLと同様に、再テストして各チャネルのTHRを確認します。周波数範囲は70〜8,500Hzです。 以下で説明するように、音声テストを実行します。静かな条件でのスポンディー (音節) 音声認識、静かな条件での単音節認識、静かな条件での文認識、騒がしい条件での文認識の順に音声認識をテストします。 参加者をコンピューターの1m横のスピーカーからCI側に対して45°の角度で別のサウンドブースに座らせます。 プロセッサの電源がオンになっていて、プログラムが正しいことを確認します。音声ソフトをクリックし、回答方法を慎重に解釈します。参加者に、聞いた内容を明確に繰り返すように伝えます。模擬試験の手順が正しいことを確認するよう注意してください。 聴力検査を開き、聴力検査オプションを選択します。聴力測定により、音のラウドネスを平均純音しきい値の500、1,000、2,000、4,000 Hzより30 dB HL(聴力レベル)高く設定します。 正式なテスト23の時点での練習リストを提示します。各テストで、参加者に聞いた単語/文章を繰り返してもらいます。テストごとに内容の順番をランダムに保ち、単語/文を一度再生します。 ノイズの多い条件での文章認識テストに+10 dBの信号対雑音比(SNR)を設定し、ノイズ信号として4話者のせせらぎを使用します。 以下で説明するように、トーンテストを実行します。トーンソフトウェアをクリックし、同じサウンドブースでSPLを65dBに設定します。回答方法を慎重に解釈します。 参加者がテストしたすべての語彙に精通していることを確認します。正式なテスト21と同時に練習リストを提示します。 参加者に、一度聞いたことを言うように指示します。参加者がコンテンツを繰り返すトーンを選択し、テストごとにコンテンツの順序をランダムに保ちます。 以下で説明するように、音楽テストを実行します。音楽ソフトウェアをクリックし、同じブース内のピッチ選択を選択します。正式なテスト24と同時に練習リストを提示します。 参加者に、1秒の沈黙を挟んで順番に提示された2つの刺激を聞くように指示します。2つのインターバルのうちどちらに下降または上昇のピッチコンターがあるかを判断してもらいます。 参加者の答えを入力して繰り返します。内容の順序は、模擬テストと通常のテストの両方でランダムに保ちます。参加者が選択した回答を選択します。 4. データ分析 スピーチとトーンのテストでは、提供された正解の割合を記録し、各テストで比較します。音程テストでは、四分音を録音して比較します。 データ分布に応じて、時間を因子として反復測定(RM)ANOVAを適用するか、フリードマン検定を適用して時間の経過に伴う変化を調べます。ペアワイズ比較を使用して、アップグレード後のパフォーマンスをアップグレード前と比較し、対応のあるサンプルの t 検定または Wilcoxon 符号付きランク検定と比較します。 Kolmogorov-Smirnov検定とShapiro-Wilk検定を併用して、データ分布を確認します。両方の検定でデータが正規分布していることが確認された場合は、パラメトリック統計手法を適用します。それ以外の場合は、ノンパラメトリック統計手法を適用します。統計的有意性を p ≤ 0.05 に設定します。 複数の比較 (アップグレード前とアップグレード直後の 3 つのペアワイズ比較、アップグレード前とアップグレード後 6 週間、アップグレード前とアップグレード後 3 か月) のため、取得した p 値を解釈する際には Bonferroni 補正法を使用します。したがって、有意なものとして p ≤ 0.05 の代わりに p ≤ 0.017 を使用します。