Cortical alpha oscillations in cochlear implant users reflect subjective listening effort during speech-in-noise perception
Notice bibliographique
Résumé
Listening to speech in noise is effortful for individuals with hearing loss, even if they have received a hearing prosthesis such as a hearing aid or cochlear implant (CI). At present, little is known about the neural functions that support listening effort. One form of neural activity that has been suggested to reflect listening effort is the power of 8-12 Hz (alpha) oscillations measured by electroencephalography (EEG). Alpha power in two cortical regions has been associated with effortful listening-left inferior frontal gyrus (IFG), and parietal cortex-but these relationships have not been examined in the same listeners. Further, there are few studies available investigating neural correlates of effort in the individuals with cochlear implants. Here we tested 16 CI users in a novel effort-focused speech-in-noise listening paradigm, and confirm a relationship between alpha power and self-reported effort ratings in parietal regions, but not left IFG. The parietal relationship was not linear but quadratic, with alpha power comparatively lower when effort ratings were at the top and bottom of the effort scale, and higher when effort ratings were in the middle of the scale. Results are discussed in terms of cognitive systems that are engaged in difficult listening situations, and the implication for clinical translation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».