もう一度聞く、もう一度作業する

プロジェクト概要:

この前向きコホート研究では、検証済みのアンケートを使用して、(1) 難聴と (2) 人工内耳の費用と健康状態への影響、および雇用、生産性と社会福祉への影響を専門的に活動するグループで調査します。

参加者：

調査員は、18 歳から 65 歳までの 100 人のプロのアクティブな成人を含めることを目指しています。 すべての参加者は、両側性の重度から重度の感音難聴または混合性難聴を患っています。 最適な補聴器のフィッティング、残聴の存在、身体的禁忌などの理由により、これらの参加者の半分は CI を埋め込まれません。 さらに、急性または慢性の片耳難聴 (SSD) を持つ 100 人の参加者 (少なくとも 3 か月間 SDD が存在する) が含まれます。

研究デザイン

調査対策:

すべての聴覚検査と患者が報告した結果の測定は、この検査プロトコルに含まれ、補助または補助なしの設定に応じて、フォローアップ訪問全体で繰り返されます。 認知評価は、最初と最後のテストの瞬間に実行されます。

治験責任医師は、プロトコルが病院でのフォローアップごとに 1 時間 (聴力検査とアンケートの調査)、さらに自宅でアンケートに記入するのに 1 時間かかると予想しています。 認知テストのために、病院での追加の時間が予定されています。

仮説

主要なエンドポイントとして、研究者は、重度から重度の難聴が病気休暇と自己申告の生産性に大きな影響を与えることを実証することを期待しています.

健康状態も副次評価項目として分析されます。これは、調査員が、この母集団においてさえ、感度と応答性が不足しているため、これらの機器のわずかな改善 (もしあれば) のみを予測しているためです。 研究者はまた、人工内耳の有用性を実証するために、この長期フォローアップで使用率と非使用率を決定します。

統計分析

統計分析には、IBM SPSS Statistics (IBM; ニューヨーク州アーモンク) が使用されます。 参加者の聴覚プロファイルは、記述統計 (中央値と範囲) を使用して要約されます。 サンプルサイズを考慮して、ノンパラメトリック検定と線形混合モデル (時間の経過とグループ間の違いを説明するため) が使用されます。 定量的データは、中央値と範囲 (最小値と最大値) として表示されます。 記述は、主観的なデータ ロギングの結果を要約するために使用されます。 ノイズ結果での発話知覚には、Wilcoxon の符号付き順位検定が使用されます。 さらに、ノイズ テスト構成で複数の音声を補正するために、ホルムの補正が適用されます。 有意水準は p.0.05 に設定されます。

データストレージ

REDCap (Research Electronic Data Capture) は、調査研究のためのデータ キャプチャをサポートするために特別に設計された、安全な Web ベースのアプリケーションです。 REDCap は、データ入力 (データ検証を含む) 用のインターフェイスと、データ操作およびエクスポート手順を追跡するための監査証跡を提供します。 データは REDCap に保存される前に疑似化されます。