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Enregistrement W4390200461 · doi:10.1002/alz.077959

Affordable, accessible, community‐delivered hearing care among individuals with cognitive impairment: Lessons from the HEARS RCT

2023· article· en· W4390200461 sur OpenAlexaboutno aff
Carrie L. Nieman, Joshua Betz, Emmanuel E. Garcia Morales, Jonathan J. Suen, Jami Trumbo, Nicole Marrone, Hae‐Ra Han, Sarah L. Szanton, Frank R. Lin, Esther S. Oh

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentRandomized controlled trialMedicineHearing lossCognitionGerontologyCognitive impairmentPhysical therapyAudiologyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Hearing loss is highly prevalent and associated with adverse health outcomes but undertreated among individuals with cognitive impairment, particularly African Americans. The incorporation of community health worker (CHW)‐partnered models may increase access and reduce disparities. The HEARS intervention is a hearing care program delivered by CHWs that provides a low‐cost amplification device. To assess the efficacy of CHW‐delivered hearing care provided to community‐dwelling older adults, including those with cognitive impairment, a randomized clinical trial was conducted. Method An open label randomized clinical trial took place in 13 community sites in Baltimore, Maryland. 348 older adults were screened and 151 participants with hearing loss were randomized to receive a CHW‐delivered hearing care intervention versus 3‐month waitlist control. The primary outcome was change in communication function (Hearing Handicap Inventory for the Elderly‐Screening [HHIE‐S]) from baseline to 3‐months post‐randomization. The average treatment effect was estimated using the doubly‐robust weighted least squares estimator. This pre‐specified subgroup analysis was stratified by cognitive status using the total MoCA score (≤25: cognitive impairment; post hoc sensitivity analysis using ≤22). Result Among 149 randomized participants with MoCA data, 100 individuals were cognitively impaired (Mean adjusted MoCA: 21(SD 3.5); 52% African American; 70% low‐income). At 3‐months post‐intervention, 66% with cognitive impairment reported daily device use versus 76% for those without cognitive impairment. Communication function significantly improved among individuals with cognitive impairment compared with the control, with an estimated average treatment effect of ‐13.92 HHIE‐S change (95% CI:‐16.84,‐10.86), comparable to those without cognitive impairment (‐11.47; 95% CI:‐18.04,‐4.17). Post hoc sensitivity analysis using a ≤22 MoCA cut‐off for cognitive impairment yielded similar findings. Conclusion Among individuals with cognitive impairment, a CHW‐delivered low‐cost amplification device intervention, compared with a waitlist control, significantly improved communication function. The improvements were comparable to participants without cognitive impairment and similar in magnitude to improvements documented for older adults who received conventional clinic‐based hearing care with hearing aids fit by audiologists. To the authors’ knowledge, this trial was the largest trial to date of a hearing care intervention in the U.S. of African American older adults and low‐income older adults with hearing loss and cognitive impairment.

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)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,218

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations0
Publié2023
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