A proof-of-concept study comparing tinnitus and neural connectivity changes following multisensory perceptual training with and without a low-dose of fluoxetine
Notice bibliographique
Résumé
Background. This proof-of-concept study investigated a method of multisensory perceptual training for tinnitus, and whether a short, low-dose administration of fluoxetine enhanced training effects and changed neural connectivity.Methods. A double-blind, randomized placebo controlled design with 20 participants (17 male, 3 female, mean age = 57.1 years) involved 30 min daily computer-based, multisensory training (matching visual, auditory and tactile stimuli to perception of tinnitus) for 20 days, and random allocation to take 20 mg fluoxetine or placebo daily. Behavioral measures of tinnitus and correlations between pairs of a priori regions of interest (ROIs), obtained using resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI), were performed before and after the training.Results. Significant changes in ratings of tinnitus loudness, annoyance, and problem were observed with training. No statistically significant changes in Tinnitus Functional Index, Tinnitus Handicap Inventory or Depression Anxiety Stress Scales were found with training. Fluoxetine did not alter any of the behavioural outcomes of training compared to placebo. Significant changes in connectivity between ROIs were identified with training; sensory and attention neural network ROI changes correlated with significant tinnitus rating changes. Rs-fMRI results suggested that the direction of functional connectivity changes between auditory and non-auditory networks, with training and fluoxetine, were opposite to the direction of those changes with multisensory training and placebo.Conclusions. Improvements in tinnitus measures were correlated with changes in sensory and attention networks. The results provide preliminary evidence for changes in rs-fMRI accompanying a multisensory training method in persons with tinnitus.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».