Hearing impairment, cognition and speech understanding: exploratory factor analyses of a comprehensive test battery for a group of hearing aid users, the n200 study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aims of the current n200 study were to assess the structural relations between three classes of test variables (i.e. HEARING, COGNITION and aided speech-in-noise OUTCOMES) and to describe the theoretical implications of these relations for the Ease of Language Understanding (ELU) model. STUDY SAMPLE: Participants were 200 hard-of-hearing hearing-aid users, with a mean age of 60.8 years. Forty-three percent were females and the mean hearing threshold in the better ear was 37.4 dB HL. DESIGN: LEVEL1 factor analyses extracted one factor per test and/or cognitive function based on a priori conceptualizations. The more abstract LEVEL 2 factor analyses were performed separately for the three classes of test variables. RESULTS: The HEARING test variables resulted in two LEVEL 2 factors, which we labelled SENSITIVITY and TEMPORAL FINE STRUCTURE; the COGNITIVE variables in one COGNITION factor only, and OUTCOMES in two factors, NO CONTEXT and CONTEXT. COGNITION predicted the NO CONTEXT factor to a stronger extent than the CONTEXT outcome factor. TEMPORAL FINE STRUCTURE and SENSITIVITY were associated with COGNITION and all three contributed significantly and independently to especially the NO CONTEXT outcome scores (R(2) = 0.40). CONCLUSIONS: All LEVEL 2 factors are important theoretically as well as for clinical assessment.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».