Effects of Age on Auditory and Cognitive Processing: Implications for Hearing Aid Fitting and Audiologic Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in research and clinical practice concerning aging and auditory communication have been driven by questions about age-related differences in peripheral hearing, central auditory processing, and cognitive processing. A "site-of-lesion'' view based on anatomic levels inspired research to test competing hypotheses about the contributions of changes at these three levels of the nervous system. A "processing'' view based on psychologic functions inspired research to test alternative hypotheses about how lower-level sensory processes and higher-level cognitive processes interact. In the present paper, we suggest that these two views can begin to be unified following the example set by the cognitive neuroscience of aging. The early pioneers of audiology anticipated such a unified view, but today, advances in science and technology make it both possible and necessary. Specifically, we argue that a synthesis of new knowledge concerning the functional neuroscience of auditory cognition is necessary to inform the design and fitting of digital signal processing in "intelligent'' hearing devices, as well as to inform best practices for resituating hearing aid fitting in a broader context of audiologic rehabilitation. Long-standing approaches to rehabilitative audiology should be revitalized to emphasize the important role that training and therapy play in promoting compensatory brain reorganization as older adults acclimatize to new technologies. The purpose of the present paper is to provide an integrated framework for understanding how auditory and cognitive processing interact when older adults listen, comprehend, and communicate in realistic situations, to review relevant models and findings, and to suggest how new knowledge about age-related changes in audition and cognition may influence future developments in hearing aid fitting and audiologic rehabilitation.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».