MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1979772717 · doi:10.1007/s00441-014-1992-8

Tinnitus: animal models and findings in humans

2014· review· en· W1979772717 sur OpenAlexafffund
Jos J. Eggermont, Larry E. Roberts

Notice bibliographique

RevueCell and Tissue Research · 2014
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTinnitusAuditory cortexNeuroscienceHyperacusisAuditory pathwaysAudiologyAudiogramTonotopyNeuroplasticityHearing lossPsychologyAuditory systemMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic tinnitus (ringing of the ears) is a medically untreatable condition that reduces quality of life for millions of individuals worldwide. Most cases are associated with hearing loss that may be detected by the audiogram or by more sensitive measures. Converging evidence from animal models and studies of human tinnitus sufferers indicates that, while cochlear damage is a trigger, most cases of tinnitus are not generated by irritative processes persisting in the cochlea but by changes that take place in central auditory pathways when auditory neurons lose their input from the ear. Forms of neural plasticity underlie these neural changes, which include increased spontaneous activity and neural gain in deafferented central auditory structures, increased synchronous activity in these structures, alterations in the tonotopic organization of auditory cortex, and changes in network behavior in nonauditory brain regions detected by functional imaging of individuals with tinnitus and corroborated by animal investigations. Research on the molecular mechanisms that underlie neural changes in tinnitus is in its infancy and represents a frontier for investigation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,325
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,142 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations152
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCell and Tissue ResearchMême sujetHearing, Cochlea, Tinnitus, GeneticsTravaux en français237 207