Maturation of the Mismatch Negativity: Effects of Profound Deafness and Cochlear Implant Use
Notice bibliographique
Résumé
The use of cochlear implants to restore auditory sensation in deaf children is increasing, with a trend toward earlier implantation. However, little is known about how auditory deprivation and subsequent cochlear implant use affect the maturing human central auditory system. Our previous studies have demonstrated that the obligatory auditory evoked potentials (AEPs) of implanted children are very different from those of normal-hearing children. Unlike the obligatory potentials, which primarily reflect neural responses to stimulus onset, the mismatch negativity (MMN) provides a neurophysiological measure of auditory short-term memory and discrimination processes. The purpose of this investigation is to review our studies of the effects of auditory deprivation due to profound deafness and cochlear implant use on the maturation of the MMN in children, placed in the context of overall age-related changes in the AEPs. The development and application of a statistical technique to assess the MMN in individuals is also reviewed. Results show that although the morphology of the obligatory AEPs is substantially altered by the absence of a normal N(1) peak, the MMN is robustly present in a group of implanted children who have good spoken language perception through their device. Differences exist in the scalp distribution of the MMN between implanted and normal-hearing children. Specifically, the MMN appears to be more symmetrical in amplitude over both hemispheres, whereas it is initially much larger over the contralateral hemisphere in normal-hearing children. These findings suggest that, compared to N(1), the MMN is a better measure of basic auditory processes necessary for the development of spoken language perception skills in profoundly deaf children and adults who use a cochlear implant.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».