White Matter Integrity of Age‐Related Hearing Loss and Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Emerging research, underscored by the UK National Institute of Health and Care Excellence and the US National Institutes of Health, suggests that age‐related hearing loss (ARHL) is linked to the development of dementias such as Alzheimer's disease (AD). In this study, we aim to investigate the neural correlates of ARHL and cognitive impairments based on the changes in white matter (WM) microstructures in a population of non‐demented adults. Method 129 participants (94 female) aged between 20‐79 years old (Mean = 51.35 ± 20.65) were recruited as part of the Aging Brain Cohort at the University of South Carolina (ABC@UofSC). Cognitive performance was assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Hearing ability was evaluated by measuring pure‐tone thresholds (PTT) and words‐in‐noise (WIN) thresholds. Structural T1 weighted and diffusion tensor imaging (DTI) scans were administered, and data preprocessing was performed with our nii_preprocess automated pipeline, available for public use. Changes in the WM integrity were measured using fractional anisotropy (FA) and mean diffusivity (MD). Finally, we examined the relationship between DTI metrics (FA and MD) and hearing and cognitive performance using region‐of‐interest‐based regression analysis. Result Our investigation identified a constellation of brain regions where lower FA and higher MD were significantly associated with both poorer auditory and cognitive processing. Specifically, poorer cognitive performance, as reflected by lower MoCA total scores, was associated with lower FA and higher MD values across major interconnecting pathways, including superior longitudinal fasciculus, fornix, corona radiata, and splenium of corpus callosum. Individuals with poorer hearing sensitivity and difficulty in words‐in‐noise recognition showed reduced FA and increased MD in fornix, superior longitudinal fasciculus, optic tract, and corona radiata (anterior and posterior sections). Conclusion Our findings reveal that the integrity of the white matter tracts across multiple brain regions is correlated with both auditory and cognitive performance, suggesting that these tracts may underlie a shared neural substrate for hearing and cognitive processes. The identified brain regions offer promising neural targets for the early detection of ARHL and cognitive impairments, as well as potential neural substrates for applying effective intervention strategies aimed at reducing the risk of dementia.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».