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GMS Current Posters in Otorhinolaryngology - Head and Neck Surgery

Deutsche Gesellschaft für Hals-, Nasen-, Ohrenheilkunde, Kopf- und Halschirurgie e.V. (DGHNOKHC)

ISSN 1865-1038

Klassifizierung von erwachsenen CI-Patienten in Performanceklassen

Poster

  • corresponding author Angelika Strauß-Schier - Medizinische Hochschule Hannover/Hörzentrum, Hannover
  • Urte Rost - MHH/Hörzentrum, Hannover
  • Gert Joseph - MHH/Hörzentrum, Hannover
  • Andreas Büchner - MHH/Hörzentrum, Hannover
  • Thomas Lenarz - Medizinische Hochschule Hannover, Hannover

GMS Curr Posters Otorhinolaryngol Head Neck Surg 2008;4:Doc06

The electronic version of this article is the complete one and can be found online at: http://www.egms.de/en/journals/cpo/2008-4/cpo000364.shtml

Published: April 22, 2008

© 2008 Strauß-Schier et al.
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Zusammenfassung

Einleitung: Seit 1984 werden an der Medizinischen Hochschule Hannover die Sprachverständnisleistungen der Cochlea-Implantat-Patienten ermittelt und einer Performanceklasse zugeordnet. Aufgrund der Fortschritte in CI-OP, CI-Technik und CI-Rehabilitation haben sich die Hörleistungsergebnisse über die Jahre verbessert.

Ziel ist die Erarbeitung einer aktuellen Bewertungsskala und eine Einteilung der Patienten in die Performanceklassen „Gut, Mittel und Schlecht“.

Methoden: Aus einem einheitlichen Kollektiv von 864 Patienten wurden 5 Patientengruppen gebildet, die sich durch den Implantattyp bestimmten, der zu diesem Zeitpunkt eingeführt wurde.

Als statistischer Ansatz für die Bewertungsskala wurde das Modell der Normalverteilung gewählt.

Ergebnisse: Für die Festlegung der Bewertungsskala wurde die 5. und aktuellste Patientengruppe ausgewählt, da sie die besten Ergebnisse aufweist und die neueste Entwicklung für die Zukunft zeigt.

Nach der aktuellen Bewertungsskala lässt sich ein Patient zum 6-Monatstermin in die Gruppe „Gut“ einordnen, wenn er mehr als 65 Wörter pro Minute versteht.

Schlussfolgerungen und Ausblick: Für die Zukunft ist zu erwarten, dass auch die Patienten der Performanceklassen „Mittel“ und „Schlecht“ noch bessere Ergebnisse im Speech Tracking erreichen und von weiteren Fortschritten in der CI-Technologie profitieren werden.