Cognitive Decline and Hearing Loss: The Importance of Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Hearing loss significantly compromises communication, social interaction, and multiple dimensions of quality of life. Furthermore, it is associated with an increased risk of cognitive decline, affecting processes such as memory, attention, language, and executive functions. The cognitive overload imposed by the effort required to understand speech in unfavorable acoustic conditions may anticipate or intensify neurodegenerative processes, particularly in older adults. Added to this is the impact of social isolation, reduced autonomy, and decreased participation in cognitively stimulating activities—factors that may mediate or accelerate this decline. In this context, the use of specific tools to assess cognition in individuals with hearing loss becomes essential, as tests that rely exclusively on the auditory modality tend to underestimate actual performance, leading to biased interpretations. To support healthcare professionals, particularly those in Speech-Language Pathology, Audiology, and Neuropsychology, this chapter presents the relationship between hearing loss and cognition, highlighting mechanisms, explanatory hypotheses, and recent epidemiological evidence. It also describes the instruments traditionally used in cognitive assessment and provides an in-depth discussion of specific tools developed or adapted for individuals with hearing impairment, introducing the Montreal Cognitive Assessment for Hearing Impairment (MoCA-H) as an appropriate instrument for these cases. By presenting these approaches, the chapter reinforces the importance of more precise assessment strategies that allow for reliable diagnoses, early identification of cognitive changes, and the planning of effective interventions. In doing so, it contributes to improving clinical practice and promoting integrated care that jointly considers both auditory and cognitive health.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».