Can auditory processing dysfunction indicate early cognitive decline?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract INTRODUCTION Central auditory processing (CAP) is crucial for speech perception and is also fundamental for cognitive function. This study investigated whether gap detection threshold (GDT) could serve as an early marker for identifying individuals with cognitive impairment (CI) at high risk of dementia. METHODS Sixty‐four older adults underwent peripheral auditory, cognitive, and CAP assessments. Machine learning and resting state electroencephalography (EEG)/event‐related potential (ERP) analyses explored predictors and neural correlates of CI. RESULTS GDT was significantly higher in those with CI (mean ± standard deviation: 8.25 ± 6.14 versus 5.98 ± 3.44 ms, respectively, p = 0.034), and negatively correlated with cognitive test scores (e.g., Addenbrooke's Cognitive Examination III: r = –0.40, p = 0.001). GDT emerged as a key predictor. EEG showed altered auditory connectivity and ERP revealed reduced N1/N2 amplitudes in high‐GDT individuals (false discovery rate corrected p < 0.05). DISCUSSION GDT may reflect early neurophysiological changes in individuals with CI and has potential as a non‐invasive biomarker. Highlights Central auditory processing (CAP) test scores were found to be significantly correlated with cognitive tests. By machine learning, the best variable gap detection threshold (GDT) for predicting cognitive impairment was screened out. GDT subgroup analysis was performed within the normal control (NC) group. Compared to the low GDT subgroup, the high GDT subgroup had lower amplitudes of the cognitive components of the event‐related potential and many differences in functional connectivity, indicating that GDT has predictive value for changes in 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».