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Enregistrement W4205640434 · doi:10.1002/alz.055534

The relationship between subjective hearing impairment and mild behavioral impairment – A study of older adults without dementia in the COMPASS‐ND Study

2021· article· en· W4205640434 sur OpenAlexaffabout
Dylan X. Guan, Penny Gosselin, Hung‐Yu Chen, M. Kathleen Pichora‐Fuller, Natalie Phillips, Eric E. Smith, Zahinoor Ismail

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteConcordia UniversityAlberta Health ServicesUniversity of CalgarySimon Fraser UniversityAlberta HealthUniversity of LethbridgeUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaAudiologyCognitionHearing lossCognitive impairmentLogistic regressionCognitive declineApathyPsychologyMedicineClinical psychologyPsychiatryDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Hearing loss and mild behavioral impairment (MBI) are both early warning signs of cognitive decline and dementia in older adults and have been recommended for use as non‐cognitive markers of dementia. To date, few studies have directly investigated the relationship between these two markers. Method Baseline data from 219 non‐demented participants (10 cognitively normal; CN, 48 subjective cognitive decline; SCD, 161 mild cognitive impairment; MCI) in the COMPASS‐ND study (February 2020 release) were analyzed. Hearing impairment was measured in three ways: with a 10‐item self‐report measure using the Hearing Handicap Inventory for the Elderly – Screening Version (HHIE‐S), with a speech and noise test using the Canadian Digit Triplet Test (CDTT), and with screening audiometry using 2 discrete input levels at 2000 Hz to generate 6 hearing loss categories. Global and domain‐specific MBI burden was approximated using the Neuropsychiatric Inventory Questionnaire (NPI‐Q) with a published algorithm. Multivariable linear regressions were conducted to examine the association between the three hearing impairment measures and global MBI burden, adjusting for sex, age, education, hearing aid use, and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score or diagnosis. Multivariable logistic regressions were used to investigate whether the hearing variables could predict MBI domains. Result Half of all participants showed MBI symptoms (Figure 1). Greater self‐reported hearing impairment measured by the HHIE‐S was significantly associated with greater global MBI burden and the presence of apathy and affective dysregulation when controlling for global cognition or diagnosis (Table 1). These associations remained significant in analyses restricted to MCI alone. Performance on CDTT and screening audiometry, were not associated with global or domain‐specific MBI burden. Conclusion The HHIE‐S, which was designed to capture the emotional and social aspects of hearing loss, was positively related to global MBI burden and more specifically to apathy and affect. Unlike audiometry and speech and noise measures, self‐reported measures of hearing impairment can be influenced by age, sex, other comorbidities, and social factors. Our findings underscore that value of self‐report measures of hearing impairment as distinct from audiometry and speech and noise measures in their association with behavioral impairment and as non‐cognitive markers of dementia.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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