Unveiling the potential of the Digits-in-Noise test as a hearing screening tool for older adults with cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundThe Digits-in-Noise (DIN) test is recognized as a promising hearing screening tool due to its feasibility and reliability, particularly in noisy environments. Although endorsed by the World Health Organization for general population hearing screening, it has not been validated in older adults with cognitive impairment, such as mild cognitive impairment (MCI), and dementia, including Alzheimer's disease.ObjectiveTo address this gap, this study aimed to evaluate diagnostic accuracy of DIN compared to pure-tone audiometry, marking the first validation of the DIN test in this specific group.MethodsParticipants with MCI and dementia were recruited from memory clinics. Each participant underwent an audiologic evaluation, including the Hearing Handicap Inventory for Elderly, pure-tone audiometry, and smartphone-based DIN test. Additionally, the Montreal Cognitive Assessment, was administered.ResultsAmong 93 adults (mean age 71.9), an optimal speech reception threshold (SRT) cutoff of -3.5 dB yielded 90.5% sensitivity and 50% specificity for detecting moderate hearing loss. The area under the curve was 0.649 for mild hearing loss and 0.746 for moderate. A significant weak positive correlation was observed between SRT and pure tone average (ρ= 0.35, p < 0.001)ConclusionOur findings underscore the potential of the DIN test in detecting disabling hearing loss among cognitively impaired individuals, which warrants immediate hearing intervention to improve their quality of life.Trial RegistrationThai Clinical Trials Registry (TCTR20221222004), https://www.thaiclinicaltrials.org/.
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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 | 0,010 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».