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Enregistrement W2030013301 · doi:10.3109/00016489.2011.648271

Resting neural activity patterns in auditory brainstem and midbrain in conductive hearing loss

2012· article· en· W2030013301 sur OpenAlexafffund
Robert V. Harrison, Jaina Negandhi

Notice bibliographique

RevueActa Oto-Laryngologica · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenSickKids FoundationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésInferior colliculusCochlear nucleusBrainstemMidbrainNeuroscienceConductive hearing lossAuditory systemAudiologyContext (archaeology)Hearing lossBiologyThalamusNucleusCochlear nerveAuditory brainstem responseAnatomyCentral nervous systemMedicineCochlea

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONCLUSIONS: Conductive hearing loss (CHL) lowers resting neural activity patterns in the auditory periphery. Such reductions of peripheral auditory activity may influence the developing central brain during early postnatal years when the system is still highly plastic. OBJECTIVES: A common cause of CHL in young children is otitis media; if chronic and/or episodic there may be a risk to speech and language development. In this clinical context we have investigated changes in neural activity patterns in the brainstem and midbrain in an animal model of CHL. METHODS: In a mouse model, a 50-60 dB CHL was produced by blocking the ear canals. We quantified resting neural activity patterns in the cochlear nucleus and inferior colliculus using c-fos immuno-labelling. This experimental group was compared with normal-hearing controls and with animals with bilateral cochlear ablation. RESULTS: Subjects with CHL had a statistically significant reduction in c-fos-labelled cells in the cochlear nucleus and central nucleus of the inferior colliculus compared with normal controls. This decreased c-fos expression suggests a change in resting neural activity generated at the inner hair cell synapse, leading to a reduction in activity levels in the ascending auditory pathways.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,380
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations13
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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