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Enregistrement W3134967406 · doi:10.1044/2020_jslhr-20-00195

How Does Cochlear Implantation Lead to Improvements on a Cognitive Screening Measure?

2021· article· en· W3134967406 sur OpenAlexaboutno aff
Kara J. Vasil, Christin Ray, Jessica H. Lewis, Erin Stefancin, Terrin N. Tamati, Aaron C. Moberly

Notice bibliographique

RevueJournal of Speech Language and Hearing Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication Disorders
Mots-clésLead (geology)Measure (data warehouse)Cochlear implantationAudiologyCognitionPsychologyComputer scienceMedicineCochlear implantNeuroscienceBiologyData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Cognitive screening tools to identify patients at risk for cognitive deficits are frequently used by clinicians who work with aging populations in hearing health care. Although some studies show improvements in performance on cognitive screening exams when hearing loss intervention is provided in the form of a hearing aid or cochlear implant (CI), it is worth examining whether these improvements are attributable to increased auditory access to test items. This study aimed to examine whether performance and pass rate on a cognitive screening measure, the Montréal Cognitive Assessment (MoCA), improve as a result of CI, whether improved performance on auditory-based test items drives changes in MoCA performance, and whether postoperative MoCA performance relates to post-CI speech perception ability. Method Data were collected in adult CI candidates pre-implantation and 6 months postimplantation to examine the effect of intervention on MoCA performance. Participants were 77 CI users between the ages of 55 and 85 years. Participants completed the MoCA, administered audiovisually, and speech perception testing with monosyllabic (CNC) words at both intervals. Results Compared to 31 participants pre-operatively, 45 participants passed the MoCA postoperatively, which was a significant difference in pass rate. An improvement in MoCA scores could be attributed primarily to improvement in the "Delayed Recall" test domain, which was auditory based. Post-CI MoCA performance was related to post-CI CNC speech perception performance. Conclusions Improved performance and pass rates were demonstrated on the traditional MoCA test of cognitive screening from before to 6 months after CI. Improvements could primarily be attributed to better performance on a delayed recall task dependent on auditory access, and post-CI MoCA scores were related to post-CI speech perception abilities. Further studies are needed to investigate the application of cognitive screening tools in patients receiving hearing loss interventions, and these interventions' impact on patients' real-world functioning.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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