Hearing Loss as a Cognitive Risk Factor: Exploring the Connection Between Presbycusis and Dementia: About 120 Cases
Notice bibliographique
Résumé
Background: Dementia and presbycusis (age-related hearing loss) are common conditions among the elderly, both contributing to significant declines in quality of life. Emerging evidence suggests a link between hearing impairment and cognitive decline, but the strength and mechanisms of this relationship remain under investigation. Objective: This study aims to assess the incidence of presbycusis in patients with dementia and examine the correlation between hearing loss severity and cognitive impairment. Methods: A retrospective analytical study was conducted on 120 patients aged ≥65 years with confirmed diagnoses of dementia and presbycusis, treated at the Mohamed VI University Hospital in Marrakech from 2020 to 2023. Hearing loss was classified via pure tone audiometry, while cognitive function was measured using the Mini-Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Statistical analyses, including regression modeling, were used to evaluate associations, adjusting for age, sex, and comorbidities. Results: Among the 120 patients (mean age 78.6 ± 6.2 years), 70% had Alzheimer's disease, and 54.2% used hearing aids. A significant negative correlation was found between hearing loss severity and cognitive scores (p < 0.001). Regression analysis confirmed this association even after adjusting for confounding factors. Additionally, patients fitted with hearing aids demonstrated a statistically significant improvement in cognitive scores (p < 0.001). Conclusion: This study supports a strong association between presbycusis and cognitive decline in dementia patients, suggesting that hearing loss may exacerbate cognitive impairment. The observed benefits of hearing aid use highlight the importance of auditory rehabilitation in dementia care. Future research should further explore causal pathways and interventional strategies to improve outcomes in aging populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».