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Enregistrement W4387516078 · doi:10.1002/trc2.12424

Temporal associations between treated and untreated hearing loss and mild behavioral impairment in older adults without dementia

2023· article· en· W4387516078 sur OpenAlexafffund
Penny Gosselin, Dylan X. Guan, Eric E. Smith, Zahinoor Ismail

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia Translational Research & Clinical Interventions · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of CalgaryAlberta HealthHotchkiss Brain InstituteAlberta Health Services
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésDementiaHazard ratioHearing lossAudiologyLogistic regressionMedicineOdds ratioProportional hazards modelCognitive impairmentCognitionPsychologyConfidence intervalDemographyInternal medicinePsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract INTRODUCTION Hearing loss (HL) and mild behavioral impairment (MBI) are non‐cognitive markers of dementia. This study investigated the relationship between hearing and MBI and explored the influence of hearing aid use on the treatment of hearing loss, both cross‐sectionally and longitudinally. METHODS Data were analyzed from National Alzheimer's Coordinating Center participants, age ≥50, dementia‐free at baseline, collected between 2005 and 2022. Three self‐report questions were used to generate a three‐level categorical hearing variable: No‐HL, Untreated‐HL, and Treated‐HL. MBI status was derived from the informant‐rated Neuropsychiatric Inventory Questionnaire (NPI‐Q) using a published algorithm. At baseline ( n = 7080), logistic regression was used to examine the association between hearing status (predictor) and the presence of global and domain‐specific MBI (outcome), adjusting for age, sex, cognitive diagnosis, and apolipoprotein E4 (APOE4). Cox proportional hazard models with time‐dependent covariates were used to examine the effect of (1) hearing status as exposure on the rate of incident MBI ( n = 5889); and (2) MBI as exposure on the rate of incident HL in those with no HL at baseline ( n = 6252). RESULTS Cross‐sectionally, participants with Untreated‐HL were more likely to exhibit global MBI (adjusted odds ratio (aOR) = 1.66, 95% CI: 1.24–2.21) and individual MBI domains of social inappropriateness (aOR = 1.95, 95% CI: 1.06–3.39), affective dysregulation (aOR = 1.71, 95% CI: 1.21–2.38), and impulse dyscontrol (aOR = 1.71, 95% CI: 1.21–2.38), compared to those with No‐HL. Participants with Treated‐HL (i.e., hearing aid use) did not differ from No‐HL for odds of global or most MBI domains, except for impulse dyscontrol (aOR = 1.38, 95% CI: 1.05–1.81). Longitudinally, we found relationships between Treated‐HL and incident MBI (adjusted hazard ratio (aHR) = 1.29, 95% CI: 1.01–1.63) and between MBI and incident Untreated‐HL (aHR = 1.51, 95% CI: 1.19–1.94). DISCUSSION Our cross‐sectional results support that hearing aid use is associated with lower odds of concurrent global MBI in dementia‐free participants. Longitudinally, relationships were found between MBI and HL. The severity of HL was not assessed, however, and may require further exploration. Highlights Hearing Loss (HL) and mild behavioral impairment (MBI) are markers of dementia Cross‐sectionally: Untreated‐HL was associated with global MBI burden, but HL treated with hearing aids was not We found associations between MBI and incident Untreated‐HL

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)0,004
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,380
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,139 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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