Integrated Digit-in-Noise Test: A Rapid Screening Tool for Hearing and Cognitive Function
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A rapid and easy-to-administer screening tool is essential for community-based detection of hearing loss and cognitive decline. The Integrated Digit-in-Noise Test (iDIN) extends the traditional Digit-in-Noise Test (DIN) by incorporating 2- to 5-digit sequences, as the only test to simultaneous assess and differentiate hearing and cognition. Speech Reception Thresholds (SRTs) are measured as the signal-to-noise ratio (SNR) at which 50% of digits are correctly identified. Specifically, 3-digit SRTs are used for hearing screening, while the difference between backward and forward 3-digit SRTs (SRT3b-3) serves as an indicator of cognitive function. In this study, 601 community-dwelling participants with potential but undiagnosed hearing loss were recruited (mean age 76.0 ± 8.8 years; education 6.4 ± 4.4 years; MoCA 21.5 ± 6.4). In terms of hearing screening, the average 3-digit SRT was -4.3 ± 7.0 dB SNR, with a cutoff of -7.7 dB SNR for hearing loss detection (35 dB HL in better ear) (sensitivity 0.85, specificity 0.73). For cognitive screening, the mean SRT3b-3 was 5.03 ± 7.32 dB SNR. Using MoCA thresholds of 21/22 for MCI, the optimal SRT3b-3 cutoff was 3.3 dB (sensitivity 0.74, specificity 0.76); for dementia (MoCA 15), the cutoff was 5.5 dB (sensitivity 0.83, specificity 0.77). No significant correlation was found between SRT3b-3 and better ear hearing levels, indicating that iDIN can effectively be used for cognitive screening in older adults with hearing impairment. In conclusion, iDIN shows promise as a quick, dual-purpose screening tool for early detection of hearing and cognitive issues in community settings.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».