Middle Latency Responses to Optimized Chirps in Adult Cochlear Implant Users
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cochlear implant (CI) outcomes can be assessed using objective measures that reflect the integrity of the auditory pathway. One such measure is the middle latency response (MLR), which can provide valuable information for clinicians. PURPOSE: Traditional stimuli for evoking MLRs, that is, clicks or tone bursts, do not stimulate all parts of the cochlea simultaneously, whereas chirp stimuli compensate for the cochlear neural delay and, therefore, produce more synchronous responses from the different neural elements of the cochlea. The purpose of the present study was to determine whether chirp stimuli can elicit reliable MLRs in CI users and whether those responses correlate with clinical outcomes and with deprivation-related factors. RESEARCH DESIGN: We presented 2,000 free-field optimized chirp stimuli to CI and control participants while their electroencephalography (EEG) was being recorded. STUDY SAMPLE: Twenty-four adult CI users and 24 matched normal-hearing (NH) individuals (age range from 18 to 63 years) participated in this study. DATA COLLECTIONS AND ANALYSIS: The EEG was recorded from 64 active electrodes placed on the scalp. EEG signals were processed using EEGLAB and ERPLAB toolboxes. We characterized the latencies and amplitudes of the different MLR components in both groups. RESULTS: Chirp stimuli reliably evoked qualitatively similar MLRs across all NH and CI participants with a couple of differences observed between the NH and CI group. Among the different MLR components, the Na latency was significantly shorter for the CI group. A significant amplitude difference was also found between groups for the Pa-Nb complex, with higher amplitudes observed in the NH group. Finally, there were no significant correlations between MLR latencies (or amplitudes) and clinical outcomes or deprivation-related measures. CONCLUSIONS: Free-field-presented optimized chirp stimuli were shown to evoke measurable and reliable MLRs in CI users. In this experiment, the MLR morphology in CI users was similar to those observed in NH participants. Even though we did not replicate here a significant relationship between MLR and speech perception measures, we were able to successfully collect acoustically evoked MLRs, which could constitute an important supplemental measure to the standard behavioral tests presently being used in postoperative clinical evaluation settings.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».