Does Cognitive Function Affect Performance and Listening Effort During Bilateral Wireless Streaming in Hearing Aid Users?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Wireless streaming technology (WT), designed to transmit sounds directly from a mobile phone to hearing aids, was developed to enhance the signal-to-noise ratio. However, the advantages of WT during phone use and the specific demographic that can fully benefit from this technology has not been thoroughly evaluated. We aimed to investigate the benefits and identify predictive factors associated with bilateral wireless streaming among hearing aid users. SUBJECTS AND METHODS: Eighteen adults with symmetrical, bilateral hearing loss participated in the study. To assess the benefits of wireless streaming during phone use, researchers assessed sentence/word recognition and listening effort in two scenarios: a noisy background with WT turned "OFF" or "ON." Listening effort was evaluated through self-reported measurements. Cognitive function was also assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score. RESULTS: Participant mean age was 57.3 years (range 27-70), and the mean MoCA score was 27.0 (23-30). The activation of WT demonstrated a significant improvement in the sentence/word recognition test and reduced listening effort. The MoCA score showed a significant correlation with WT (ρ=0.59, p=0.01), suggesting a positive association between cognitive function and the benefits of WT. CONCLUSIONS: Bilateral wireless streaming may enhance sentence/word recognition and reduce listening effort during phone use in hearing aid users, with these benefits potentially linked to cognitive function.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».