Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Given the close relationship between hearing and cognitive function in older age, characterization of speech processing deficits along the auditory pathway is of great importance for the brain at risk of dementia. In the ascending, primary auditory pathway, signals pass through subcortical relay stations in the brainstem and midbrain before being integrated into cortical areas. A recent study suggests that the pathophysiology of MCI extends to speech encoding in the brainstem and that both cortical and subcortical markers of speech processing have predictive potential for putative Mild Cognitive Impairment (MCI). In this project, we are testing these neural speech processing markers to see if they can distinguish healthy older adults with age‐related hearing loss from those at risk for dementia. Methods Electroencephalography (EEG, 32 channels, sampling rate = 16 384 Hz) will be recorded from N = 40 older participants (age ≥ 60 years, retired) while listening to excerpts from an audiobook. We use a novel EEG paradigm that allows us to simultaneously measure cortical and subcortical responses to natural running speech. Based on their Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score, participants are divided into an experimental group with “putative MCI” (MoCA < 26) and a control group (MoCA ≥ 26). In addition, we perform audiometric testing with pure tones (PTA) and speech‐in‐noise (SiN) tests to assess participants' hearing function. Results We are currently in the middle of data collection and will be able to present preliminary results at AAIC. We expect to see altered speech processing in the experimental group, particularly driven by slower and weaker encoding at the subcortical level. In a next step, we aim to use the neural markers of speech processing that emerge from this framework as features for a diagnostic model that predicts MCI using a binary classifier, considering the hearing status of the participants. Conclusion The main goal of this study is to investigate neural markers of speech processing for their differential diagnostic potential for the brain at risk for dementia. Depending on the results, such neurophysiological markers could prove useful for early diagnosis in the clinic in the longer term.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».