Dual-task costs of listening while driving in older adults with and without audiometric hearing loss: Behavioural and neurophysiological outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Age-related hearing loss may increase listening difficulties in challenging listening conditions (e.g., speech-in-noise), limiting cognitive resources available to perform common, complex multitasking behaviours like listening while driving. Older adults with hearing loss may compensate by increasing prefrontal cortex (PFC) activation in response to multitasking demands. Few realistic, controlled studies have examined how competing attentional demands of listening while driving affect performance and brain activation, and how these patterns may differ between older adults with and without audiometric hearing loss. This study examined dual-task costs and neural activation levels during a listening-while-driving task in 28 older adults with normal hearing (Mage = 71.79 years) and 22 older adults with hearing loss (Mage=74.00 years) using functional near-infrared spectroscopy (fNIRS). Participants completed a driving task in a high-fidelity driving simulator under simpler (Rural) and more complex (City) conditions and the Connected Speech Test (CST) at +4 dB and 0 dB signal-to-noise ratios (SNR; easier and harder listening respectively). They also performed both tasks simultaneously to examine dual-task costs. fNIRS was recorded during all conditions. Results demonstrated that older adults with hearing loss showed poorer listening accuracy, poorer driving performance, and greater oxygenation concentration in the PFC than those with normal hearing. Both groups showed poorer listening and driving performance in the dual-task compared to the single-task conditions, with the greatest dual-task costs observed during the most difficult condition (City driving, 0 dB SNR). Broadly, these findings could inform strategies to optimize vehicle acoustics and reduce auditory distractions, thereby supporting driving performance in challenging driving conditions.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».