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Enregistrement W3007522514 · doi:10.21037/aes.2019.ab029

AB029. Investigating the link between reduced reading ability and cognitive decline in older adults with acquired vision impairment: a feasibility study

2019· article· en· W3007522514 sur OpenAlexaffabout
Swaathi Balaji, Karine Elalouf, Andrea Urqueta-Alfaro, Julie-Andrée Marinier, Aaron Johnson, Natalie A. Phillips, Eva Kehayia, M. Kathleen Pichora‐Fuller, Walter Wittich

Notice bibliographique

RevueAnnals of Eye Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueErgonomics and Musculoskeletal Disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcGill UniversityAssociation for Canadian StudiesMcGill University Health CentreCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationConcordia UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAudiologyCognitionPsychologyReading (process)Hearing lossAssociation (psychology)Test (biology)FluencyComprehensionNeuropsychologyCognitive skillDevelopmental psychologyMedicinePsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Reading enables us to obtain information, to engage in leisure, educational, business and other activities, and fosters cognitive stimulation. Acquired vision loss can have a negative effect on an individual’s ability to read, and, by extension, reduce overall quality of life. In addition, a growing body of research on the association between reading and cognition has linked a decrease in reading ability with negative changes in cognitive function. Therefore, the purpose of the current study is to test the feasibility of a research protocol that will be used to study the association between reduced reading ability and cognitive impairment, specifically in older adults with acquired vision loss. Methods: Seven participants (age range, 27–60 years, Mage =44, 4 males) completed a series of questionnaires and assessments that measured their cognitive, hearing, and reading abilities. All participants had normal hearing, vision and cognition, with the exception of one (two pre-existing hearing conditions). Cognition was tested using the Rey Auditory Verbal Learning Test (RAVLT), the RAVLT 50-word Recognition test, the Verbal Fluency Test, an auditory Trail-Making task, and an auditory 1-N-back memory task. Otoscopy was used to assess ear health, and hearing was measured with self-administered computerized audiometry (Home Hearing Test) and a speech-in-noise test (Canadian Digit Triplet Test). Questionnaires included the Hearing Handicap Inventory for the Elderly, and a multiple-choice questionnaire on subjective reading ability and reading habits. Finally, reading acuity, speed and comprehension were assessed using the International Reading Speed Texts and the MNRead. Results: In testing the feasibility of this protocol, the uninterrupted length of testing time, including obtaining consent, was determined to be between 60–90 min. Several of the assessments and tests (RAVLT, MNRead, audiogram) were reported to be mentally taxing. However, all pilot participants were able to complete all tasks. With the exception of standardized tests, some of the instructions required refinement and clarification, in order to better explain the tasks for each test. Conclusions: Anticipating that the protocol will be more demanding for the ultimate target population, who will be older adults with sensory impairment, these pilot results were used to guide a strategy for collecting the dependent measures. It was decided to administer the most important measure in each of the domains (e.g., MNRead, audiogram, RAVLT) to ensure that data on vision, hearing, reading and cognition are collected. Depending on the level of fatigue and motivation of the participants, secondary measures in each domain (the International Reading Speed Texts, CDTT, the 1-N-back task) will be administered afterward. Multiple sessions and breaks will be offered as needed. Data collection with novice vision rehabilitation clients will begin at the end of January 2019.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,349 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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