Cochlear Synaptopathy and Noise-Induced Hidden Hearing Loss
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».