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Enregistrement W7084752221 · doi:10.82161/trwp-0389

Are Physical Activity and Cognitive Function Impacted by Hearing Loss in Aging Farmers in Rural Nebraska, U.S.?

2025· other· en· W7084752221 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueWorld Physiotherapy Congress Archive · 2025
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEntomopathogenic Microorganisms in Pest Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionHearing lossActivities of daily livingPhysical activityCognitive testCognitive declineAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To examine the relationships among physical activity, cognitive function and HL of aging farmers and ranchers over 60. Independent farmers who operate their own crop production were recruited through agricultural fairs. As part of a larger project investigating HL in farmers and ranchers, a total of 98 agricultural workers have had their hearing tested. Eleven of them participated in the balance testing prior to the spring planting season. Farmers also completed a background survey of noise and chemical exposures, and the Montreal Cognitive Assessment (MOCA) to identify the risk for cognitive impairment. The Speech Intelligibility Index was used as a high frequency pure tone average (HF PTA) as a summative measure of hearing sensitivity. Farmers were then fitted with a small remote sensor on their belt above their hip to record their body movement during daily activities for a week. Farmers recorded their daily activities on a log form, performed the Timed-Up-and-Go (TUG) test 4 times per day to assess their physical health and balance, and took a short walk on a solid surface (sidewalk or street) each day. Physical activity was coded using Python for active time periods (e.g., walking, standing) and sedentary activity (e.g., sitting). An overall activity score was computed for each farmer. A higher score represents more physical activities. Correlation analysis was applied for all outcomes among physical health, cognitive function, and HL. Our preliminary data suggested farmers with more severe levels of HL recorded less standing and walking activity during the planting session. HL and associated loss of social communication along with other health risks may contribute to dementia risk in this population. Further research is needed in this area. Among 11 farmers (two female; aged 60-69), the average activity score was 724.82 (ranged 204-1533). The average TUG score was 8.81sec (ranged 6.73 - 12.43sec). Farmers presented with sensorineural HLconsistent with noise exposure, the average of the HF PTA was 52 dB HL (ranged 27-82 dB HL) in their worse ear. A moderate correlation (R=0.47) was observed between severity of HL and their maximum activity score over 7 days. All participants passed their cognitive screen on the MoCA (average score was 28.17). Work-related noise exposure in aging farmers impairs hearing and cognitive functions. While performing physical examination with those aging farmers, physical therapists should consider working with other health professions, such as speech language pathologists and occupational therapists, to evaluate hearing sensitivity, cognitive function, and work-related exposures. It is critical to have an interprofessional team to assess the multifactorial impact on physical health in aging farmers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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