Cognitive function in individuals with different peripheral vestibular disorders: a comparative study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction The vestibular neural network is connected to cortical and subcortical areas of the brain suggesting the possible interconnection between vestibular and cognitive functions. The study examines the impact of peripheral vestibular disorders like Benign Paroxysmal Positional Vertigo (BPPV), Meniere’s Disease (MD) and Acute Vestibular Neuropathy (AVN) on cognitive skills and its related aspects. The study also explored if there is any relationship between dizziness related to self-perceived handicap and cognitive skills among individuals with vestibular disorders. A cross-sectional study design was employed to assess cognitive skills using Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Digit span test (DST) in 34 individuals with peripheral vestibular dysfunction and 34 healthy controls. Dizziness Handicap Inventory (DHI) was administered to assess the self-perceived dizziness related handicap. The relationship between the self-reported dizziness related handicap through Dizziness Handicap inventory (DHI) and performance-based cognition tests was assessed. Results Mann Whitney U test indicated significantly poorer scores on various cognitive domains of MoCA test and DST in individuals with vestibular dysfunction than healthy individuals. Comparison of the cognitive skills across individuals with BPPV, MD and AVN revealed no significant difference among them. There was no correlation observed between self-perceived dizziness handicap and cognitive abilities in individuals with vestibular dysfunction. Conclusion The study revealed that cognitive dysfunction is affected in individuals with peripheral vestibular loss, specifically in domains like visuospatial skills, executive functioning, memory, attention and language. However, cognition need not always linked to perceptual handicap reported by these individuals.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».