Predicting Depression From Hearing Loss Using Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Hearing loss is the most common sensory loss in humans and carries an enhanced risk of depression. No prior studies have attempted a contemporary machine learning approach to predict depression using subjective and objective hearing loss predictors. The objective was to deploy supervised machine learning to predict scores on a validated depression scale using subjective and objective audiometric variables and other health determinant predictors. DESIGN: A large predictor set of health determinants from the National Health and Nutrition Examination Survey 2015-2016 database was used to predict adults' scores on a validated instrument to screen for the presence and severity of depression (Patient Health Questionnaire-9 [PHQ-9]). After model training, the relative influence of individual predictors on depression scores was stratified and analyzed. Model prediction performance was determined by prediction error metrics. RESULTS: The test set mean absolute error was 3.03 (95% confidence interval: 2.91 to 3.14) and 2.55 (95% confidence interval: 2.48 to 2.62) on datasets with audiology-only predictors and all predictors, respectively, on the PHQ-9's 27-point scale. Participants' self-reported frustration when talking to members of family or friends due to hearing loss was the fifth-most influential of all predictors. Of the top 10 most influential audiometric predictors, five were related to social contexts, two for significant noise exposure, two objective audiometric parameters, and one presence of bothersome tinnitus. CONCLUSIONS: Machine learning algorithms can accurately predict PHQ-9 depression scale scores from National Health and Nutrition Examination Survey data. The most influential audiometric predictors of higher scores on a validated depression scale were social dynamics of hearing loss and not objective audiometric testing. Such models could be useful in predicting depression scale scores at the point-of-care in conjunction with a standard audiologic assessment.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».