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Enregistrement W3092125729 · doi:10.1101/2020.10.07.20208017

Hearing loss is associated with gray matter differences in older adults at risk for and with Alzheimer’s disease

2020· preprint· en· W3092125729 sur OpenAlexafffund
Nathalie Giroud, M. Kathleen Pichora‐Fuller, Paul Mick, Walter Wittich, Faisal Al‐Yawer, Sana Rehan, J. B. Orange, Natalie A. Phillips

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensJewish General HospitalUniversity of TorontoUniversité de MontréalUniversity of SaskatchewanWestern UniversityConcordia UniversityCentre for Research on Brain Language and Music
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungConsortium canadien en neurodégénérescence associée au vieillissementNational Science Foundation
Mots-clésAudiologyHearing lossAtrophyDementiaPsychologyAuditory cortexCognitive declineHippocampal formationMedicineHealthy agingTemporal cortexNeuroscienceDiseaseInternal medicineGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Using data from the COMPASS-ND study we investigated associations between hearing loss and hippocampal volume as well as cortical thickness in older adults with subjective cognitive decline (SCD), mild cognitive impairment (MCI), and Alzheimer’s dementia (AD). SCD participants with greater pure-tone HL exhibited lower hippocampal volume, but more cortical thickness in the left superior temporal gyrus and right pars opercularis. Greater speech-in-noise reception thresholds were associated with lower cortical thickness bilaterally across much of the cortex in AD. The AD group also showed a trend towards worse speech-in-noise thresholds compared to the SCD group. Highlights In SCD, greater pure-tone hearing loss was associated with lower right hippocampal volume. Pure-tone hearing loss was not associated with brain atrophy in MCI or AD. Individuals with AD exhibited a trend towards poorer speech-in-noise (SiN) thresholds than SCD. In AD, greater atrophy across large portions of the cortex was associated with greater SiN thresholds.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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