Resting neural activity patterns in auditory brainstem and midbrain in conductive hearing loss
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».