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Enregistrement W4391692617 · doi:10.1097/aud.0000000000001483

A Comparison of Montreal Cognitive Assessment Scores among Individuals with Normal Hearing and Cochlear Implants

2024· article· en· W4391692617 sur OpenAlexaboutno aff
Emily A. Graves, Autefeh Sajjadi, Michelle L. Hughes

Notice bibliographique

RevueEar and Hearing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication Disorders
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentAudiologyCochlear implantCognitionMedicineHearing lossAnalysis of varianceCognitive testPsychologyCognitive impairmentPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is a cognitive screening tool that has 4 of 10 test items heavily dependent on auditory input, potentially leaving hearing-impaired (HI) individuals at a disadvantage. Previous work found that HI individuals scored lower than normal-hearing (NH) individuals on the MoCA, potentially attributed to the degraded auditory signals negatively impacting the ability to commit auditory information to memory. However, there is no research comparing how cochlear implant (CI) recipients perform on the MoCA relative to NH and HI individuals. This study aimed to (1) examine the effect of implementing three different hearing-adjusted scoring methods for a group of age-matched CI recipients and NH individuals, (2) determine if there is a difference between the two groups in overall scores and hearing-adjusted scores, and (3) compare scores across our CI and NH data to the published HI data for all scoring methods. We hypothesized that (1) scores for CI recipients would improve with implementation of the hearing-adjusted scoring methods over the original method, (2) CI recipients would score lower than NH participants for both original and adjusted scoring methods, and (3) the difference in scores between NH and CI listeners for both adjusted and unadjusted scores would be greater than that reported in the literature between NH and HI individuals due to the greater severity of hearing loss and relatively poor spectral resolution of CIs. DESIGN: A total of 94 adults with CIs and 105 adults with NH were initially enrolled. After age-matching the two groups and excluding those who self-identified as NH but failed a hearing screening, a total of 75 CI participants (mean age 61.2 y) and 74 NH participants (mean age 58.8 y) were administered the MoCA. Scores were compared between the NH and CI groups, as well as to published HI data, using the original MoCA scoring method and three alternative scoring methods that excluded various auditory-dependent test items. RESULTS: MoCA scores improved for all groups when two of the three alternative scoring methods were used, with no significant interaction between scoring method and group. Scores for CI recipients were significantly poorer than those for age-matched NH participants for all scoring methods. CI recipients scored better than the published data for HI individuals; however, the HI group was not age matched to the CI and NH groups. CONCLUSIONS: MoCA scores are only partly affected by the potentially greater cognitive processing required to interpret degraded auditory signals. Even with the removal of the auditory-dependent items, CI recipients still did not perform as well as the age-matched NH group. Importantly, removing auditory-dependent items significantly and fundamentally alters the test, thereby reducing its sensitivity. This has important limitations for administration and interpretation of the MoCA for people with hearing loss.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,310 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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