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Enregistrement W3117367709 · doi:10.1016/j.heares.2020.108154

Cortical potentials evoked by tone frequency changes compared to frequency discrimination and speech perception: Thresholds in normal-hearing and hearing-impaired subjects

2020· article· en· W3117367709 sur OpenAlexaff
Bernard M.D. Vonck, Marc J. W. Lammers, Wouter A.A. Schaake, Gijsbert A. van Zanten, Robert J. Stokroos, Huib Versnel

Notice bibliographique

RevueHearing Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAudiologyPsychologyHearing lossPerceptionSpeech perceptionAuditory perceptionPopulationPsychoacousticsMedicineNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Frequency discrimination ability varies within the normal hearing population, partially explained by factors such as musical training and age, and it deteriorates with hearing loss. Frequency discrimination, while essential for several auditory tasks, is not routinely measured in clinical setting. This study investigates cortical auditory evoked potentials in response to frequency changes, known as acoustic change complexes (ACCs), and explores their value as a clinically applicable objective measurement of frequency discrimination. In 12 normal-hearing and 13 age-matched hearing-impaired subjects, ACC thresholds were recorded at 4 base frequencies (0.5, 1, 2, 4 kHz) and compared to psychophysically assessed frequency discrimination thresholds. ACC thresholds had a moderate to strong correlation to psychophysical frequency discrimination thresholds. In addition, ACC thresholds increased with hearing loss and higher ACC thresholds were associated with poorer speech perception in noise. The ACC threshold in response to a frequency change therefore holds promise as an objective clinical measurement in hearing impairment, indicative of frequency discrimination ability and related to speech perception. However, recordings as conducted in the current study are relatively time consuming. The current clinical application would be most relevant in cases where behavioral testing is unreliable.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,890
Score d'incertitude au seuil0,922

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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