The Associations between Hearing, Cognition, and Mobility among Healthy Older Adults with Normal Cognition and Mobility
Notice bibliographique
Résumé
Aging is often associated with declines in sensory (e.g., hearing), cognitive, and motor functioning. These functions jointly influence one’s ability to engage successfully in everyday activities (i.e., communication) and avoid injury (i.e., falls-related injuries). Previous studies have typically assessed these abilities independently of each other (rather than holistically), focused on impairments (rather than healthy older adults) and used objective assessments (rather than subjective assessments). This study aimed to fill these gaps by examining the hearing-cognition-mobility link with healthy older adult participants ranging in hearing abilities. Retrospective analyses were conducted on an existing dataset collected within our laboratory at Toronto Rehabilitation Institute, which included an in-person objective-measures session (n= 122) and an online subjective-measures session (n= 41) measuring hearing, cognition and mobility. We conducted bivariate correlations and found that better objective hearing was associated with better objective cognition, better subjective hearing was associated with better subjective cognition and better subjective mobility, and poorer subjective cognition was associated with better objective mobility. Using a series of stepwise backward linear regressions, we found that better subjective hearing predicted both better subjective cognition and better subjective mobility. These findings may have implications for early screening and intervention strategies for adults experiencing subtle sensory-cognitive-motor declines.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».