Hearing‐impaired population performance and the effect of hearing interventions on Montreal Cognitive Assessment (<scp>MoCA</scp>): Systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older adults are at high risk of developing age-related hearing loss (HL) and/or cognitive impairment. However, cognitive screening tools rely on oral administration of instructions and stimuli that may be impacted by HL. This systematic review aims to investigate (a) whether people with HL perform worse than those without HL on the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), a widely used screening tool for cognitive impairment, and what the effect size of that difference is (b) whether HL treatment mitigates the impact of HL. METHOD: We conducted a systematic review and meta-analysis including studies that reported mean MoCA scores and SDs for individuals with HL. RESULTS: People with HL performed significantly worse on the MoCA (4 studies, N = 533) with a pooled mean difference of -1.66 points (95% confidence interval CI -2.74 to -0.58). There was no significant difference in MoCA score between the pre- vs post-hearing intervention (3 studies, N = 75). However, sensitivity analysis in the cochlear implant studies (2 studies, N = 33) showed improvement of the MoCA score by 1.73 (95% CI 0.18 to 3.28). CONCLUSION: People with HL score significantly lower than individuals with normal hearing on the standard orally administered MoCA. Clinicians should consider listening conditions when administering the MoCA and report the hearing status of the tested individuals, if known, taking this into account in interpretation or make note of any hearing difficulty during consultations which may warrant onward referral. Cochlear implants may improve the MoCA score of individuals with HL, and more evidence is required on other treatments. J Am Geriatr Soc 68:-, 2020.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».