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Amerikanische Wissenschaftler wollen herausfinden, warum ein Hörgerät eine Depression nicht verhindern oder verbessern kann. Dazu haben sie ein maschinelles Lernmodell zur Vorhersage einer Depression auf der Basis von audiometrischen Daten entwickelt. Sie fanden heraus, dass funktionelle Dimensionen des Hörverlusts einen größeren Einfluss auf die Vor-hersage einer Depression haben als objektive audiometrische Daten wie Schwellen- und Worterkennungswerte. Ihrer Meinung nach reicht eine einfache Schallverstärkung mit einem Hörgerät nicht aus, um die soziale Dynamik der Schwerhörigkeit zu behandeln oder zu verbessern. Da die sozialen Aspekte des Hörverlusts mehr Einfluss auf die Entwicklung oder Aufrechterhaltung von Depressionen als bisher angenommen haben, schlagen sie vor, die bisherigen Strategien zur auditiven Rehabilitation zu überdenken.     ML

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