Individuals With Mild Cognitive Impairment and Alzheimer's Disease Benefit From Audiovisual Speech Cues and Supportive Sentence Context
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Speech perception in noise becomes difficult with age but can be facilitated by audiovisual (AV) speech cues and sentence context in healthy older adults. However, individuals with Alzheimer's disease (AD) may present with deficits in AV integration, potentially limiting the extent to which they can benefit from AV cues. This study investigated the benefit of these cues in individuals with mild cognitive impairment (MCI), individuals with AD, and healthy older adult controls. Method This study compared auditory-only and AV speech perception of sentences presented in noise. These sentences had one of two levels of context: high (e.g., “Stir your coffee with a spoon”) and low (e.g., “Bob didn't think about the spoon”). Fourteen older controls ( M age = 72.71 years, SD = 9.39), 13 individuals with MCI ( M age = 79.92 years, SD = 5.52), and nine individuals with probable Alzheimer's-type dementia ( M age = 79.38 years, SD = 3.40) completed the speech perception task and were asked to repeat the terminal word of each sentence. Results All three groups benefited (i.e., identified more terminal words) from AV and sentence context. Individuals with MCI showed a smaller AV benefit compared to controls in low-context conditions, suggesting difficulties with AV integration. Individuals with AD showed a smaller benefit in high-context conditions compared to controls, indicating difficulties with AV integration and context use in AD. Conclusions Individuals with MCI and individuals with AD do benefit from AV speech and semantic context during speech perception in noise (albeit to a lower extent than healthy older adults). This suggests that engaging in face-to-face communication and providing ample context will likely foster more effective communication between patients and caregivers, professionals, and loved ones.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».