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Enregistrement W2613881360 · doi:10.1093/geronb/gbx047

The Effects of Age and Hearing Loss on Dual-Task Balance and Listening

2017· article· en· W2613881360 sur OpenAlexafffund
Halina Bruce, Daniel I Aponte, Nancy St-Onge, Natalie A. Phillips, Jean‐Pierre Gagné, Karen Li

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series B · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalMcGill UniversityUniversité de MontréalCentre de réadaptation Lethbridge-Layton-MackayConcordia University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAudiologyCognitionBalance (ability)Hearing lossActive listeningTask (project management)PresbycusisElementary cognitive taskCognitive resource theoryPsychologyPrioritizationPhysical medicine and rehabilitationMedicineNeuroscienceCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Among older adults (OA), hearing loss is associated with an increased risk for falls. The aim of the present study was to experimentally investigate the cognitive compensation hypothesis, wherein decreased auditory and motor functioning are compensated by the recruitment of cognitive resources. Method: Twenty-nine younger adults (YA), 26 OA, and 32 OA with age-related hearing loss (ARHL) completed a dual-task paradigm consisting of cognitive and balance recovery tasks performed singly and concurrently. The auditory stimuli were presented with or without background noise. Results: Both older adult groups performed significantly worse than YA on the cognitive task in noisy conditions and ARHL also demonstrated disproportionate negative effects of dual-tasking and noise. The kinematic data indicated that OA and ARHL demonstrated greater plantarflexion when compared with YA. Conversely, YA showed greater hip extension in response to dual-tasking. Discussion: The cognitive and balance results suggest that YA were able to flexibly allocate their attention between tasks, whereas ARHL exhibited prioritization of posture over cognitive performance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,308
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,340 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations52
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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