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Enregistrement W2522695038 · doi:10.1155/2016/6143164

Cochlear Synaptopathy and Noise-Induced Hidden Hearing Loss

2016· review· en· W2522695038 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueNeural Plasticity · 2016
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNeuroscienceAudiologyHearing lossNoise-induced hearing lossNoise (video)MedicinePsychologyNoise exposureComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent studies on animal models have shown that noise exposure that does not lead to permanent threshold shift (PTS) can cause considerable damage around the synapses between inner hair cells (IHCs) and type-I afferent auditory nerve fibers (ANFs). Disruption of these synapses not only disables the innervated ANFs but also results in the slow degeneration of spiral ganglion neurons if the synapses are not reestablished. Such a loss of ANFs should result in signal coding deficits, which are exacerbated by the bias of the damage toward synapses connecting low-spontaneous-rate (SR) ANFs, which are known to be vital for signal coding in noisy background. As there is no PTS, these functional deficits cannot be detected using routine audiological evaluations and may be unknown to subjects who have them. Such functional deficits in hearing without changes in sensitivity are generally called "noise-induced hidden hearing loss (NIHHL)." Here, we provide a brief review to address several critical issues related to NIHHL: (1) the mechanism of noise induced synaptic damage, (2) reversibility of the synaptic damage, (3) the functional deficits as the nature of NIHHL in animal studies, (4) evidence of NIHHL in human subjects, and (5) peripheral and central contribution of NIHHL.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,226 · 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