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Enregistrement W2029445722 · doi:10.1097/aud.0000000000000096

Speech-in-Speech Listening on the LiSN-S Test by Older Adults With Good Audiograms Depends on Cognition and Hearing Acuity at High Frequencies

2014· article· en· W2029445722 sur OpenAlexafffund
Jana Besser, Joost Μ. Festen, S. Theo Goverts, Sophia E. Kramer, M. Kathleen Pichora‐Fuller

Notice bibliographique

RevueEar and Hearing · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of TorontoToronto Rehabilitation Institute
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaVrije Universiteit Amsterdam
Mots-clésAudiologyActive listeningPsychologyContext (archaeology)CognitionTest (biology)AudiogramHearing lossMedicineCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The main objective was to investigate age-related differences on the listening in spatialized noise-sentences (LiSN-S) test in adults with normal audiometric thresholds in most of the speech range. A second objective was to examine the contributions of auditory, cognitive, and linguistic abilities to LiSN-S outcomes. DESIGN: The LiSN-S test was administered to participants in an older group (M(Age) = 72.0, SD = 4.3 years) and a younger group (M(Age) = 21.7, SD = 2.6 years) with N = 26 per group. All the participants had clinically normal audiometric thresholds at frequencies up to and including 3000 Hz. The LiSN-S test yields a speech reception threshold (SRT) in each of the four speech-in-speech listening conditions that differ in the availability of voice difference cues and/or spatial separation cues. Based on these four SRTs, the scores were calculated for the talker advantage, the spatial advantage, and the total advantage as a result of both the types of cues. Additionally, the participants completed four auditory temporal-processing tests, a cognitive screening test, a vocabulary test, and tests of linguistic closure for high- and low-context sentences. The contributions of these predictor variables and measures of pure-tone hearing acuity to LiSN-S outcomes were analyzed for both the groups using regression analyses. RESULTS: Younger listeners outperformed the older listeners on all four LiSN-S SRTs and all the three LiSN-S advantage measures. Age-related differences were larger for conditions involving the use of spatial cues. For the younger group, all LiSN-S SRTs were predicted by the measure of linguistic closure in low-context sentences; in addition, the SRT for the condition with voice difference cues but without spatial separation cues was predicted by vocabulary, and the SRT for the condition with both voice difference cues and spatial separation cues was predicted by temporal resolution at low frequencies. Vocabulary also contributed to the talker advantage in the younger group, whereas the spatial advantage was predicted by high-frequency pure-tone hearing acuity in the range 6,000 to 10,000 Hz (pure-tone average [PTA](HIGH)). For the older group, the LiSN-S SRT in the condition with neither voice difference cues nor spatial separation cues was predicted by age; their other three LiSN-S SRTs and all advantage measures were predicted by PTA(HIGH). In addition, for the older group, cognition predicted LiSN-S SRT outcomes in three of the four conditions. Measures of auditory temporal processing, linguistic abilities, or hearing acuity up to and including 4000 Hz did not predict LiSN-S outcomes in this group. CONCLUSIONS: LiSN-S outcomes were poorer for adults aged 65 years or older, even those with good audiograms, compared with younger adults and also compared with people up to the age of 60 years from a previous study. In the present study, regardless of the types of cues, auditory and cognitive interactions were reflected by the combined influences on LiSN-S outcomes of high-frequency hearing acuity and measures of linguistic and cognitive processing. The data also suggest a hierarchy in the deployment of processing resources, which would account for the observed shift from linguistic abilities in the younger group to general cognitive abilities in the older group.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations86
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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