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目的 探讨利用噪声下数字言语测试(digits in noise,DIN)预测不同程度听力损失的实用性和有效性.方法 纳入听力正常者70名;听力损失患者共94例,包括轻度组36例,中度组34例及重度组24例.将纯音听阈PTA0.5~4 kHz与言语识别阈(speech reception threshold,SRT)进行相关性分析,绘制受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC).结果 SRT值与PTA0.5~4 kHz呈现较好的正相关关系.用SRT值区分轻度、中度、重度听力损失的ROC曲线显示DIN具有良好的诊断及分类功能.通过计算不同听力损失程度的最佳截断值,得出当SRT≤-16.4 dB、-16.4 dB<SRT≤-9.4 dB、-9.4 dB<SRT≤-1.8 dB及SRT>-1.8 dB时,提示受试者听力正常、可能存在轻度、中度及重度听力下降.通过DI N分辨不同程度听力损失的灵敏度和特异度均较高.结论 DI N可以作为预测不同程度听力损失的有效筛查工具.

作者:古鑫;李炎姬;傅新星

来源:中国耳鼻咽喉头颈外科 2021 年 28卷 6期

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作者:
古鑫;李炎姬;傅新星
来源:
中国耳鼻咽喉头颈外科 2021 年 28卷 6期
标签:
言语识别测验 噪声 言语接受阈试验 听力筛查 灵敏度 特异度
目的 探讨利用噪声下数字言语测试(digits in noise,DIN)预测不同程度听力损失的实用性和有效性.方法 纳入听力正常者70名;听力损失患者共94例,包括轻度组36例,中度组34例及重度组24例.将纯音听阈PTA0.5~4 kHz与言语识别阈(speech reception threshold,SRT)进行相关性分析,绘制受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC).结果 SRT值与PTA0.5~4 kHz呈现较好的正相关关系.用SRT值区分轻度、中度、重度听力损失的ROC曲线显示DIN具有良好的诊断及分类功能.通过计算不同听力损失程度的最佳截断值,得出当SRT≤-16.4 dB、-16.4 dB<SRT≤-9.4 dB、-9.4 dB<SRT≤-1.8 dB及SRT>-1.8 dB时,提示受试者听力正常、可能存在轻度、中度及重度听力下降.通过DI N分辨不同程度听力损失的灵敏度和特异度均较高.结论 DI N可以作为预测不同程度听力损失的有效筛查工具.