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Enregistrement W2416500446 · doi:10.1038/srep20374

Noise induced hearing loss impairs spatial learning/memory and hippocampal neurogenesis in mice

2016· article· en· W2416500446 sur OpenAlexaff
Lijie Liu, Pei‐Hong Shen, Tingting He, Ying Chang, Lijuan Shi, Shan Tao, Xiaowei Li, Qingying Xun, Xiaojing Guo, Zhiping Yu, Jian Wang

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurogenesisHearing lossHippocampal formationHippocampusAudiologyNoise (video)Cognitive declineSensorineural hearing lossCognitionDementiaOxidative stressMedicineNoise exposurePsychologyNeuroscienceInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hearing loss has been associated with cognitive decline in the elderly and is considered to be an independent risk factor for dementia. One of the most common causes for acquired sensorineural hearing loss is exposure to excessive noise, which has been found to impair learning ability and cognitive performance in human subjects and animal models. Noise exposure has also been found to depress neurogenesis in the hippocampus. However, the effect is mainly attributed to the oxidant stress of noise on the cognitive brain. In the present study, young adult CBA/CAJ mice (between 1.5 and 2 months of age) were briefly exposed a high sound level to produce moderate-to-severe hearing loss. In both the blood and hippocampus, only transient oxidative stress was observed after noise exposure. However, a deficit in spatial learning/memory was revealed 3 months after noise exposure. Moreover, the deficit was correlated with the degree of hearing loss and was associated with a decrease in neurogenesis in the hippocampus. We believe that the observed effects were likely due to hearing loss rather than the initial oxidant stress, which only lasted for a short period of time.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations128
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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