Exploring hearing loss, cognition and MRI measures of hippocampal substructure in adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hearing loss and impaired hearing in noise can lead to macrostructural (i.e. volume and thickness) gray matter changes in the hippocampus linked to cognitive decline. Critically, the hippocampus contains several subfield regions with unique functional properties. However, little is known of sub-region function in the context of hearing in humans. In animals, the Cornus Ammonis 1 (CA1) is tonotopically organized and may be affected by frequency-specific impairment. In humans, CA1 is associated with verbal memory and CA4 has been associated with free recall. Here, we use HippUnfold, a machine-learning based automated hippocampal unfolding and subfield segmentation technique, to better understand the relation between hearing and cognition in the brain. METHOD: Preliminary results include 26 young (18-30 yrs) and 19 older (60+ yrs) cognitively healthy adults from Ottawa, Canada. Assessments included hearing (pure tone audiometry, QuickSIN), cognition (MoCA and Shipley-2), and 3T MRI (T1 images). Multiple linear regression was used to assess total hippocampal volume. Multiple Factor Analysis (MFA), a multivariate statistical technique, was used to simultaneously reduce dimensionality, analyze the data in hierarchical blocks and generate a set of principal components called dimensions, that relate brain and behaviour elements. RESULT: Total hippocampal volume decreased as expected with increasing age and hearing difficulty, (F(2, 42) = 5.97, p = 0.005). Dimension one of the MFA explained 23% of the variance and was associated with features of the subiculum, CA1 and CA4, with near-equal contributions from age, hearing in noise (QuickSIN), and cognition (Shipley blocks). In the second dimension, age loaded most strongly along with features of CA3 (11% of the variance). Exploratory analyses with hearing thresholds in older adults showed dimension one driven by age (25% of the varIance), and dimension two driven by cognition (MoCA), left ear hearing thresholds, sex and left hippocampal subfield measures (18% of the variance). CONCLUSION: Our findings identified, for the first time, an association between the subiculum, CA4 and CA1 hippocampal subfields with select hearing and cognition measures. Ultimately, this work may provide a framework to assess the efficacy of hearing intervention and cognitive intervention in those with hearing loss.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».