Coding Deficits in Noise-Induced Hidden Hearing Loss May Stem from Incomplete Repair of Ribbon Synapses in the Cochlea
Notice bibliographique
Résumé
Recent evidence has shown that noise-induced damage to the synapse between inner hair cells (IHCs) and type I afferent auditory nerve fibers (ANFs) may occur in the absence of permanent threshold shift (PTS), and that synapses connecting IHCs with low spontaneous rate (SR) ANFs are disproportionately affected. Due to the functional importance of low-SR ANF units for temporal processing and signal coding in noisy backgrounds, deficits in cochlear coding associated with noise-induced damage may result in significant difficulties with temporal processing and hearing in noise (i.e., "hidden hearing loss"). However, significant noise-induced coding deficits have not been reported at the single unit level following the loss of low-SR units. We have found evidence to suggest that some aspects of neural coding are not significantly changed with the initial loss of low-SR ANFs, and that further coding deficits arise in association with the subsequent reestablishment of the synapses. This suggests that synaptopathy in hidden hearing loss may be the result of insufficient repair of disrupted synapses, and not simply due to the loss of low-SR units. These coding deficits include decreases in driven spike rate for intensity coding as well as several aspects of temporal coding: spike latency, peak-to-sustained spike ratio and the recovery of spike rate as a function of click-interval.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».