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Enregistrement W4318934332 · doi:10.1001/jamaoto.2022.4825

Association of Cognitive Impairment Screening Scores With Improvements in Speech Recognition and Quality of Life After Cochlear Implantation

2023· article· en· W4318934332 sur OpenAlexaboutno aff
Mallory Raymond, Cheng Ma, Kara C. Schvartz‐Leyzac, Elizabeth L. Camposeo, Shaun A. Nguyen, Ted A. Meyer, Theodore R. McRackan

Notice bibliographique

RevueJAMA Otolaryngology–Head & Neck Surgery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAudiologyCochlear implantationCognitive impairmentAssociation (psychology)Speech recognitionCognitionQuality of life (healthcare)PsychologyMedicineCochlear implantComputer scienceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Many cochlear implant centers screen patients for cognitive impairment as part of the evaluation process, but the utility of these scores in predicting cochlear implant outcomes is unknown. Objective: To determine whether there is an association between cognitive impairment screening scores and cochlear implant outcomes. Design, Setting, and Participants: Retrospective case series of adult cochlear implant recipients who underwent preoperative cognitive impairment screening with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) from 2018 to 2020 with 1-year follow-up at a single tertiary cochlear implant center. Data analysis was performed on data from January 2018 through December 2021. Exposures: Cochlear implantation. Main Outcomes and Measures: Preoperative MoCA scores and mean (SD) improvement (aided preoperative to 12-month postoperative) in Consonant-Nucleus-Consonant phonemes (CNCp) and words (CNCw), AzBio sentences in quiet (AzBio Quiet), and Cochlear Implant Quality of Life-35 (CIQOL-35) Profile domain and global scores. Results: A total of 52 patients were included, 27 (52%) of whom were male and 46 (88%) were White; mean (SD) age at implantation was 68.2 (13.3) years. Twenty-three (44%) had MoCA scores suggesting mild and 1 (2%) had scores suggesting moderate cognitive impairment. None had been previously diagnosed with cognitive impairment. There were small to medium effects of the association between 12-month postoperative improvement in speech recognition measures and screening positive or not for cognitive impairment (CNCw mean [SD]: 48.4 [21.9] vs 38.5 [26.6] [d = -0.43 (95% CI, -1.02 to 0.16)]; AzBio Quiet mean [SD]: 47.5 [34.3] vs 44.7 [33.1] [d = -0.08 (95% CI, -0.64 to 0.47)]). Similarly, small to large effects of the associations between 12-month postoperative change in CIQOL-35 scores and screening positive or not for cognitive impairment were found (global: d = 0.32 [95% CI, -0.59 to 1.23]; communication: d = 0.62 [95% CI, -0.31 to 1.54]; emotional: d = 0.26 [95% CI, -0.66 to 1.16]; entertainment: d = -0.005 [95% CI, -0.91 to 0.9]; environmental: d = -0.92 [95% CI, -1.86 to 0.46]; listening effort: d = -0.79 [95% CI, -1.65 to 0.22]; social: d = -0.51 [95% CI, -1.43 to 0.42]). Conclusions and Relevance: In this case series, screening scores were not associated with the degree of improvement of speech recognition or patient-reported outcome measures after cochlear implantation. Given the prevalence of screening positive for cognitive impairment before cochlear implantation, preoperative screening can be useful for early identification of potential cognitive decline. These findings support that screening scores may have a limited role in preoperative counseling of outcomes and should not be used to limit candidacy.

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)0,006
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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