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    <ArticleType>Meeting Abstract</ArticleType>
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      <Title language="de">Pr&#228;diktion des Sprachverstehens mit H&#246;rger&#228;t: Neue Erkenntnisse durch Machine-Learning-Modelle</Title>
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      <AltText language="en">This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License.</AltText>
      <AltText language="de">Dieser Artikel ist ein Open-Access-Artikel und steht unter den Lizenzbedingungen der Creative Commons Attribution 4.0 License (Namensnennung).</AltText>
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        <MeetingCorporation>Deutsche Gesellschaft f&#252;r Audiologie e. V. und ADANO</MeetingCorporation>
        <MeetingName>27. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft f&#252;r Audiologie und Arbeitstagung der Arbeitsgemeinschaft Deutschsprachiger Audiologen, Neurootologen und Otologen</MeetingName>
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        <MeetingSession>Freie Vortr&#228;ge 10: H&#246;rger&#228;te</MeetingSession>
        <MeetingCity>G&#246;ttingen</MeetingCity>
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    <ArticleNo>078</ArticleNo>
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      <MainHeadline>Text</MainHeadline><Pgraph>In unserem H&#246;rzentrum optimieren wir kontinuierlich die Analyse und Bewertung von H&#246;rger&#228;teversorgungen, um sowohl die Indikationsstellung f&#252;r Cochlea-Implantate zu pr&#228;zisieren als auch potenzielle Verbesserungsm&#246;glichkeiten in der H&#246;rger&#228;teanpassung aufzuzeigen. Eine fr&#252;here Studie unserer Einrichtung zeigte, dass der mittlere H&#246;rverlust keine geeignete Gr&#246;&#223;e ist, um des Sprachverstehens mit H&#246;rger&#228;ten vorherzusagen <TextLink reference="1"></TextLink>. In der aktuellen, noch laufenden Studie wird untersucht, wie diese Prognose durch den Einsatz eines Machine-Learning-Ansatzes weiter verbessert werden kann. Hierbei werden zus&#228;tzliche audiometrische und personenbezogene Variablen wie H&#246;rger&#228;tehersteller, H&#246;rger&#228;teerfahrung und die Qualit&#228;t des H&#246;rger&#228;te-Fittings ber&#252;cksichtigt. Ein Random-Forest-Modell wurde auf einen Datensatz trainiert, der derzeit 635 vermessene Ohren umfasst. Die erg&#228;nzend durchgef&#252;hrte Merkmalsselektion auf Basis der Random-Forest-Methodik verdeutlicht, dass insbesondere das frequenz- und pegelabh&#228;ngige Fitting einen zentralen Einfluss auf die Vorhersage des Sprachverstehens mit H&#246;rger&#228;ten hat. Dar&#252;ber hinaus wurden weitere relevante Parameter identifiziert, die das Sprachverstehen mit H&#246;rger&#228;t signifikant beeinflussen.</Pgraph></TextBlock>
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        <RefAuthor>Hast A</RefAuthor>
        <RefAuthor>Hocke T</RefAuthor>
        <RefTitle>Sprachverstehen mit H&#246;rger&#228;ten in Abh&#228;ngigkeit vom Tongeh&#246;r</RefTitle>
        <RefYear>2014</RefYear>
        <RefJournal>HNO</RefJournal>
        <RefPage>443-8</RefPage>
        <RefTotal>Hoppe U, Hast A, Hocke T. Sprachverstehen mit H&#246;rger&#228;ten in Abh&#228;ngigkeit vom Tongeh&#246;r &#91;Speech perception with hearing aids in comparison to pure-tone hearing loss&#93;. HNO. 2014 Jun;62(6):443-8. German. DOI: 10.1007&#47;s00106-013-2813-1</RefTotal>
        <RefLink>http:&#47;&#47;dx.doi.org&#47;10.1007&#47;s00106-013-2813-1</RefLink>
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