Greater working memory and speech perception scores in cochlear implant users predict better subjective quality of life and hearing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A common concern in individuals with cochlear implants (CIs) is difficulty following conversations in noisy environments and social settings. The ability to accomplish these listening tasks relies on the individual’s working memory abilities and draws upon limited cognitive resources to accomplish successful listening. For some individuals, allocating too much, can result deficits in speech perception and in long term detriments of quality of life. For this study, 31 CI users and NH controls completed a series of online behavioural tests and quality of life surveys, in order to investigate the relationship between visual and auditory working memory, clinical and behavioural measures of speech perception and quality of life and hearing. Results showed NH individuals were superior on auditory working memory and survey outcomes. In CI users, recall performance on the three working memory span tests declined from visual reading span to auditory listening in quiet and then listening in noise and speech perception was predictably worse when presented with noise maskers. Bilateral users performed better on each task compared to unilateral/HA and unilateral only users and reported better survey outcomes. Correlation analysis revealed that memory recall and speech perception ability were significantly correlated with sections of CIQOL and SSQ surveys along with clinical speech perception scores in CI users. These results confirm that hearing condition can predict working memory and speech perception and that working memory ability and speech perception, in turn, predict quality of life. Importantly, we demonstrate that online testing can be used as a tool to assess hearing, cognition, and quality of life in CI users.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».