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Enregistrement W2922114016 · doi:10.3766/jaaa.17139

Effect of Reduced Audibility on Mini-Mental State Examination Scores

2019· article· en· W2922114016 sur OpenAlexaboutno aff
Laura Gaeta, Jo Azzarello, Jonathan Baldwin, A. Carrie, Mary Hudson, Carole E. Johnson, Andrew John

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Academy of Audiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAudiologyCognitionHearing lossSensorineural hearing lossCognitive testMedicineEffects of sleep deprivation on cognitive performanceHearing aidPsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The interaction of audition and cognition has been of interest to researchers and clinicians, especially as the prevalence of hearing loss and cognitive decline increases with advancing age. Cognitive screening tests are commonly used to assess cognitive status in individuals reporting changes in memory or function or to monitor cognitive status over time. These assessments are administered verbally, so performance may be adversely affected by hearing loss. Previous research on the impact of reduced audibility on cognitive screening test scores has been limited to older adults with sensorineural hearing loss (SNHL) or young adults with normal hearing and simulated audibility loss. No comparisons have been conducted to determine whether age-related SNHL and its impact on cognitive screening tests is successfully modeled by audibility reduction. PURPOSE: The purpose of this study was to examine the effects of reduced audibility on the Mini-Mental State Examination (MMSE), a common bedside cognitive screening instrument, by comparing performance of cognitively normal older adults with SNHL and young adults with normal hearing. DESIGN: A 1:1 gender-matched case-control design was used for this study. STUDY SAMPLE: Thirty older adults (60-80 years old) with mild to moderately severe SNHL (cases) and 30 young adults (18-35 years old) with normal hearing (controls) served as participants for this study. Participants in both groups were selected for inclusion if their cognitive status was within normal limits on the Montreal Cognitive Assessment. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: Case participants were administered a recorded version of the MMSE in background noise at a signal-to-noise ratio of +25-dB SNR. Control participants were administered a digitally filtered version of the MMSE that reflected the loss of audibility (i.e., threshold elevation) of the matched case participant at a signal-to-noise ratio of +25-dB SNR. Performance on the MMSE was scored using standard criteria. RESULTS: Between-group analyses revealed no significant difference in the MMSE score. However, within-group analyses showed that education was a significant effect modifier for the case participants. CONCLUSIONS: Reduced audibility has a negative effect on MMSE score in cognitively intact participants, which contributes to and confirms the findings of earlier studies. The findings suggest that observed reductions in score on the MMSE were primarily due to loss of audibility of the test item. The negative effects of audibility loss may be greater in individuals who have lower levels of educational attainment. Higher levels of educational attainment may offset decreased performance on the MMSE because of reduced audibility. Failure to consider audibility and optimize communication when administering these assessments can lead to invalid results (e.g., false positives or missed information), misdiagnosis, and inappropriate recommendations for medication or intervention.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,513
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,313 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations25
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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