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Enregistrement W7117654653 · doi:10.1016/j.heares.2025.109522

Anxiety and depression among Canadian undergraduates with decreased sound tolerance

2025· article· en· W7117654653 sur OpenAlexafffundabout
Carter M. Smith, Natalia Van Esch, Nichole E. Scheerer

Notice bibliographique

RevueHearing Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesWilfrid Laurier University
Mots-clésAnxietyMental healthDepression (economics)Sound (geography)Face (sociological concept)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Decreased sound tolerance (DST) is an encompassing term for conditions marked by a reduced tolerance to everyday sounds. Misophonia, sensitivity to specific trigger sounds which cue aversive responses, is one DST subtype. Hyperacusis, another DST subtype, occurs when people are irritated by general sounds that are not bothersome to others. Research suggests that those with DST face heightened mental health challenges. Psychometrically validated measures aligned with the recent misophonia consensus definition have not assessed the relationship between misophonia and mental health. There is also a complete dearth of DST-mental health research in Canadian universities. Here, 2095 Canadian undergraduate students completed DST and mental health questionnaires. We explored the relationship between anxiety and depression and DST. We found strong, positive correlations between DST symptoms and mental health difficulties. These findings highlight DST's detrimental effects and the need for future research on strategies for managing and treating DST in post-secondary institutions.

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)0,002
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 enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,930

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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