MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3171848647 · doi:10.1111/nyas.14617

Age‐related hearing loss and cognitive decline: MRI and cellular evidence

2021· review· en· W3171848647 sur OpenAlexafffund
Zahra Jafari, Bryan Kolb, Majid H. Mohajerani

Notice bibliographique

RevueAnnals of the New York Academy of Sciences · 2021
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta InnovatesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlzheimer Society
Mots-clésCognitionCognitive declinePresbycusisPsychologyHearing lossAudiologyNeuroscienceWhite matterAtrophyAssociation (psychology)Cognitive psychologyMedicineMagnetic resonance imagingDementiaPathologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extensive evidence supports the association between age-related hearing loss (ARHL) and cognitive decline. It is, however, unknown whether a causal relationship exists between these two, or whether they both result from shared mechanisms. This paper intends to study this relationship through a comprehensive review of MRI findings as well as evidence of cellular alterations. Our review of structural MRI studies demonstrates that ARHL is independently linked to accelerated atrophy of total and regional brain volumes and reduced white matter integrity. Resting-state and task-based fMRI studies on ARHL also show changes in spontaneous neural activity and brain functional connectivity; and alterations in brain areas supporting auditory, language, cognitive, and affective processing independent of age, respectively. Although MRI findings support a causal relationship between ARHL and cognitive decline, the contribution of potential shared mechanisms should also be considered. In this regard, the review of cellular evidence indicates their role as possible common mechanisms underlying both age-related changes in hearing and cognition. Considering existing evidence, no single hypothesis can explain the link between ARHL and cognitive decline, and the contribution of both causal (i.e., the sensory hypothesis) and shared (i.e., the common cause hypothesis) mechanisms is expected.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,255
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,170 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations71
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnals of the New York Academy of SciencesMême sujetHearing Loss and RehabilitationTravaux en français237 207