The Effects of Age, Hearing Loss, and Dual Tasking on Behavioural Performance and Brain Activation in Realistic, Complex Listening and Driving Environment
Notice bibliographique
Résumé
Age-related sensory and cognitive changes, particularly age-related hearing loss, can increase listening difficulties and reduce multitasking ability in complex situations like listening while driving. However, few realistic, controlled studies have examined how competing task demands affect differences in behavioural performance and brain activation patterns between younger (YANH) compared to older (OANH) adults with normal hearing and older adults with hearing loss (OAHL). Using a discourse -like speech-in-noise task (Connected Speech Test; CST), a high-fidelity driving simulator, and functional near-infrared spectroscopy (fNIRS), this dissertation investigated how age and hearing loss influence listening and driving performance and brain activation patterns under controlled yet realistic conditions.Few studies have used fNIRS to measure brain activation in older adults during discourse-like speech-in-noise tasks. Therefore, in Chapter 2, under controlled conditions, I explored whether different levels of listening difficulty (signal-to-noise ratios [SNR]) differently affected word recognition accuracy on the CST, brain oxygenation (HbO), and self-reported fatigue in YANH, OANH, and OAHL. Findings showed that YANH had better word recognition, higher HbO, and greater fatigue across SNRs than both older groups. Among older adults, OANH had better word recognition than OAHL, although HbO and fatigue were similar. With foundational understanding of these behavioural and neurophysiological outcomes under highly controlled conditions described in Chapter 2, Chapters 3 and 4 examined how age (Chapter 3) and hearing loss (Chapter 4) influenced behavioural performance and brain activation patterns during the more realistic and complex dual task of listening while driving. Results from Chapter 3 demonstrated that OANH experienced greater dual-task costs to both listening and driving performance than YANH, particularly during complex conditions (lower SNR, City driving). Chapter 4 replicated these findings in OANH and further showed that, although the magnitude of dual-task costs was similar for OAHL and OANH, OAHL performed worse overall on both tasks and exhibited greater increases in neural activation from single- to dual-tasking than OANH. Results suggest that aging and hearing loss affect cognitive resource allocation, reflected in neural activation differences and increased multitasking costs, especially under complex conditions. Findings highlight the need for strategies to reduce cognitive load on listening and driving performance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».