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Enregistrement W4393268457 · doi:10.1177/23312165241236041

A Longitudinal Framework to Describe the Relation Between Age-Related Hearing Loss and Social Isolation

2024· article· en· W4393268457 sur OpenAlexafffund
Aysha Motala, Ingrid S. Johnsrude, Björn Herrmann

Notice bibliographique

RevueTrends in Hearing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of TorontoWestern University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHearing lossSocial isolationDisengagement theoryPsychologyPsychosocialActive listeningIsolation (microbiology)Context (archaeology)Developmental psychologyPsychological interventionCognitive psychologyAudiologyMedicineCommunicationGerontologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many older adults live with some form of hearing loss and have difficulty understanding speech in the presence of background sound. Experiences resulting from such difficulties include increased listening effort and fatigue. Social interactions may become less appealing in the context of such experiences, and age-related hearing loss is associated with an increased risk of social isolation and associated negative psychosocial health outcomes. However, the precise relationship between age-related hearing loss and social isolation is not well described. Here, we review the literature and synthesize existing work from different domains to propose a framework with three conceptual anchor stages to describe the relation between hearing loss and social isolation: within-situation disengagement from listening, social withdrawal, and social isolation. We describe the distinct characteristics of each stage and suggest potential interventions to mitigate negative impacts of hearing loss on social lives and health. We close by outlining potential implications for researchers and clinicians.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations16
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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