Impact of Hearing Loss on Geriatric Assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Due to the aging society, the incidence of age-related hearing loss (ARHL) is strongly increasing. Hearing loss has a high impact on various aspects of life and may lead to social isolation, depression, loss of gain control, frailty and even mental decline. Comorbidity of cognitive and sensory impairment is not rare. This might have an impact on diagnostics and treatment in the geriatric setting. OBJECTIVE: The aim of the study was to evaluate the impact of hearing impairment on geriatric assessment and cognitive testing routinely done in geriatrics. MATERIAL AND METHODS: This review is based on publications retrieved by a selective search in Medline, including individual studies, meta-analyses, guidelines, Cochrane reviews, and other reviews from 1960 until August 2020. RESULTS: Awareness of sensory impairment is low among patients and health professionals working with elderly people. The evaluation of the hearing status is not always part of the geriatric assessment and not yet routinely done in psychiatric settings. However, neurocognitive testing as an important part can be strongly influenced by auditory deprivation. Misunderstanding of verbal instructions, cognitive changes, and delayed central processes may lead to a false diagnosis in up to 16% of subjects with hearing loss. To minimize this bias, several neurocognitive assessments were transformed into non-auditory versions recently, eg the most commonly used Hearing-Impaired Montreal Cognitive Assessment (HI-MoCA). However, most of them still lack normative data for elderly people with hearing loss. CONCLUSION: Hearing loss should be taken into consideration when performing geriatric assessment and cognitive testing in elderly subjects. Test batteries suitable for ARLH should be applied.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».