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Enregistrement W2916528103 · doi:10.1097/aud.0000000000000701

Neurophysiological Differences in Emotional Processing by Cochlear Implant Users, Extending Beyond the Realm of Speech

2019· article· en· W2916528103 sur OpenAlexaff
Mickael L. D. Deroche, Mihaela Felezeu, Sébastien Rioux Paquette, Anthony Zeitouni, Alexandre Lehmann

Notice bibliographique

RevueEar and Hearing · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill UniversityInternational Laboratory for Brain, Music and Sound ResearchCentre for Research on Brain Language and Music
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAudiologyPsychologySadnessCochlear implantRealmEvent-related potentialElectroencephalographyMedicineNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Cochlear implants (CIs) restore a sense of hearing in deaf individuals. However, they do not transmit the acoustic signal with sufficient fidelity, leading to difficulties in recognizing emotions in voice and in music. The study aimed to explore the neurophysiological bases of these limitations. DESIGN: Twenty-two adults (18 to 70 years old) with CIs and 22 age-matched controls with normal hearing participated. Event-related potentials (ERPs) were recorded in response to emotional bursts (happy, sad, or neutral) produced in each modality (voice or music) that were for the most part correctly identified behaviorally. RESULTS: Compared to controls, the N1 and P2 components were attenuated and prolonged in CI users. To a smaller degree, N1 and P2 were also attenuated and prolonged in music compared to voice, in both populations. The N1-P2 complex was emotion-dependent (e.g., reduced and prolonged response to sadness), but this was also true in both populations. In contrast, the later portion of the response, between 600 and 850 ms, differentiated happy and sad from neutral stimuli in normal hearing but not in CI listeners. CONCLUSIONS: The early portion of the ERP waveform reflected primarily the general reduction in sensory encoding by CI users (largely due to CI processing itself), whereas altered emotional processing (by CI users) could be found in the later portion of the ERP and extended beyond the realm of speech.

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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,917
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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