Integrated digit in noise test (iDIN) for rapid hearing and cognitive screening: a preliminary exploration
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hearing and cognitive impairments are common amongst older adults, both affecting communication and are not easy to distinguish from each other. OBJECTIVE: To preliminarily evaluate the efficacy of the integrated Digit in Noise Test (iDIN) for rapid screening of hearing and cognitive functions in older adults. DESIGN: This cross-sectional cohort study was conducted at multiple clinical sites. SETTING: Data collection occurred in sound-treated booths and quiet rooms at several outpatient clinics and elderly community centres. SUBJECTS: The study included 107 older adults, aged 58-96, who were long-term residents of Hong Kong and native Cantonese speakers. Participants were selected through convenience sampling. METHODS: Primary outcomes were the speech reception thresholds (SRTs) for 2-, 3- and 5-digit sequences with forward and 3-digit sequences with backward recall measured on iDIN. Hearing level was assessed using pure-tone audiometry. Cognitive function was assessed using the Hong Kong version of the Montreal Cognitive Assessment (HK-MoCA). RESULTS: The 2-digit and 3-digit SRTs effectively distinguished participants with hearing loss, demonstrating high sensitivity (0.815 and 0.908, respectively) and specificity (0.905 and 0.853, respectively). The SRT3b-3f index effectively discriminated between participants who passed or failed the MoCA, with sensitivities of 0.727 and 0.781, and specificities of 0.885 and 0.787 using the two MoCA scoring methods. No significant correlation was found between SRT3b-3f and hearing levels after adjustment for educational background. CONCLUSIONS: iDIN demonstrates significant promise for rapid and effective screening of both hearing and cognitive impairments in older adults.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».