Central Processing in Tinnitus: fMRI Study Outlining Patterns of Activation Using an Auditory Discrimination Task in Normal Versus Tinnitus Patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Elucidate brain activity differences between patients with tinnitus and controls. STUDY DESIGN: Cross-sectional cohort study. SETTING: Outpatient Otolaryngology clinic. PATIENTS: Three cohorts; 8 controls, 12 with subjective idiopathic tinnitus (tinnitus without hearing loss), and 12 with both tinnitus and hearing loss. INTERVENTION: An auditory oddball identification task was performed in fMRI scanner. MAIN OUTCOME MEASURES: Task performance and Tinnitus Handicap Inventory (THI) scores were recorded. Brain activation maps were generated comparing deviant and standard tones as well as at rest. One-way and two-way T-contrasts were generated in addition to multiple regression modeling which identified significant brain regions predicting tinnitus, disease severity, duration, and task performance. RESULTS: Task performance worsened in tinnitus patients with increased auditory workload, in terms of additional hearing loss. THI score and grade correlated with false alarms. The limbic system, heschel's gyrus, angular gyrus and cerebellum have a significant effect on both brain behavior in patients with tinnitus, and predictability of tinnitus and its behavioral implications. CONCLUSION: Increased auditory workload resulted in poorer task performance. Moreover, it is possible to predict auditory task performance in patients with tinnitus by looking at the activity of specific regions of interest. Heschl's gyrus, angular gyrus, cerebellar, and limbic system activity are important contributors to neurological activity associated with tinnitus. Finally, predictive modeling may influence further research surrounding tinnitus treatment.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».