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Enregistrement W3113952461 · doi:10.1111/psyp.13755

The gap prepulse inhibition of the acoustic startle (GPIAS) paradigm to assess auditory temporal processing: Monaural versus binaural presentation

2020· article· en· W3113952461 sur OpenAlexafffund
Philippe Fournier, Sylvie Hébert

Notice bibliographique

RevuePsychophysiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill UniversityInternational Laboratory for Brain, Music and Sound Research
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchInstitut de Recherche Robert-Sauvé en Santé et en Sécurité du Travail
Mots-clésMonauralBinaural recordingAcoustic Startle ReflexPrepulse inhibitionAudiologyPsychologyHyperacusisLoudnessTinnitusAcousticsMoro reflexReflexNeurosciencePhysicsMedicineSchizophrenia (object-oriented programming)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Gap Prepulse Inhibition of the Acoustic Startle Reflex (GPIAS) is a paradigm used to assess auditory temporal processing in both animals and humans. It consists of the presentation of a silent gap embedded in noise and presented a few milliseconds before a startle sound. The silent gap produces the inhibition of the startle reflex, a phenomenon called gap-prepulse inhibition (GPI). This paradigm is also used to detect tinnitus in animal models. The lack of inhibition by the silent gaps is suggested to be indicative of the presence of tinnitus "filling-in" the gaps. The current research aims at improving the GPIAS technique by comparing the GPI produced by monaural versus binaural silent gaps in 29 normal-hearing subjects. Two gap durations (5 or 50 ms), each embedded in two different frequency backgrounds (centered around 500 or 4 kHz). Both low- and high- frequency narrowband noises had a bandwidth of half an octave. Overall, the startle magnitude was greater for the binaural versus the monaural presentation, which might reflect binaural loudness summation. In addition, the GPI was similar between the monaural and the binaural presentations for the high-frequency background noise. However, the GPI was greater for the low-frequency background noise for the binaural, compared to the monaural, presentation. These findings suggest that monaural GPIAS might be more suited to detect tinnitus compared to the binaural presentation.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,523

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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