A longitudinal study of the association between tooth loss and age‐related hearing loss
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to investigate cross-sectional and longitudinal associations between hearing acuity and tooth loss in 1156 US veterans taking part in the Veterans Affairs' Normative Aging (NAS) and Dental Longitudinal (DLS) Studies in the Boston, MA, area. The mean age was 48 years (SD = 8.9), 5.3% were edentulous, and 15.4% had < 17 teeth at baseline. Hearing acuity was determined by puretone, air- and bone-conduction audiometry, and speech discrimination tests at triennial examinations over a 20-year follow-up period. Hearing decline was defined as a change from baseline in the average puretone air-conduction thresholds of > or = 20 dB at 0.25, 0.5, 1, 2, 3, 4, 6, and 8 kHz. The explanatory variables of interest were change since baseline in dentate status (cut points at < 1, < 17, and < 20 teeth), and in the number of teeth lost (linear). Linear and logistic regression models--which controlled for baseline audiological status, age, air-bone gap, and otoscopic examination at current visit--showed that subjects who went from having > or = 17 to < 17 teeth had 1.64 times (95% CI, 1.24-2.17) as high odds of having hearing decline as those with no change in their dentate status. For every tooth lost since baseline, there was a 1.04 times as high odds (95% CI, 1.02-1.06) for hearing decline, when additional baseline and time-varying covariates were taken into account in the model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».