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Enregistrement W6987641838

Towards Understanding the Relationship Between Hearing Loss and Cognition in Healthy Aging

2024· article· en· W6987641838 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholar Commons (University of South Carolina) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionHearing lossPresbycusisCognitive declineAging brainEffects of sleep deprivation on cognitive performancePerceptionExecutive functionsMiddle frontal gyrusGyrus
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Age-related hearing loss (ARHL) has been increasingly linked to cognitive decline, both directly and through structural brain changes. This study utilized data from the Aging Brain Cohort project at the University of South Carolina (ABC@UofSC) to investigate the relationships between hearing impairments, cognitive performance, and gray matter volume across key brain regions. Specifically, the study aimed to: (i) examine the mediating role of gray matter volume in the relationship between ARHL and cognitive impairments; (ii) investigate the role of regional brain age gap in mediating the relationship between ARHL and cognitive decline; and (iii) delineate the distinctive impact of ARHL on specific cognitive domains including memory, attention, and executive function. In a sample of 231 participants aged 20-79 years, cognitive performance was assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), focusing on general cognition, memory, attention, and executive function. Hearing performance was measured through pure-tone thresholds (PTT) and words-in-noise perception (WIN). Correlation analyses were employed to identify brain regions associated with hearing scores, and mediation analyses were conducted to determine whether these brain structures mediated the relationship between hearing impairment and cognitive performance, with a focus on specific cognitive domains such as memory, attention, and executive function. Findings highlighted the involvement of both auditory-specific regions, such as Heschl’s gyrus (HG) and the posterior superior temporal gyrus (pSTG), and non-auditory regions, including the cingulo-opercular (CO) network and domain-general (DG) areas, in mediating the link between hearing loss and cognitive impairment. Notably, the right hemisphere emerged as playing a more dominant role in the neural mechanisms linking hearing loss to cognition, supporting the right hemi-aging hypothesis, which posits greater age-related decline in the right hemisphere, particularly in sensory and cognitive functions. The findings revealed significant associations between hearing scores and general cognitive performance, with partial mediation through structural changes in both auditory and non-auditory regions. Furthermore, WIN scores were found to be more sensitive predictors of cognitive decline than PTT scores, particularly affecting executive control. The mediation analyses also indicated that structural changes in the hippocampus and frontal regions partially explained the link between hearing loss and cognitive deficits, with the right hemisphere playing a prominent role. The study concludes that ARHL contributes to cognitive decline, with structural changes in key brain regions, particularly in the right hemisphere, partially mediating this relationship. These findings provide important insights into the neural mechanisms underlying the hearing-cognition link and contribute to the growing evidence that hearing loss may be a potential modifiable risk factor for cognitive decline in aging populations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,485

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,128
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,172 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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