Cortical auditory evoked potential morphology : response characteristics of the P1-N1-P2-N2 waves as determined by stimulus and subject parameters
Notice bibliographique
Résumé
Analysis of cortical auditory evoked potentials (CAEPs) can provide valuable insight into how sounds are processed differently based on subject and stimulus parameters. Having a thorough understanding of these norms is necessary to use techniques for detecting a variety of neurological impairments, for evaluating hearing thresholds in patients who are unreliable or difficult to assess behaviourally, and for monitoring brain plasticity. Specifically, areas of central processing that can be investigated using electrophysiological methods include the ability to detect sounds, discriminate between sounds, and the ability to recognize and notice similarities or differences in sound patterns. There is also potential for CAEPs to be used to monitor speech processing. Possible applications of monitoring speech using CAEPs include validating hearing aids, assessing neural plasticity in hearing aid and cochlear implant users over time, and determining the efficacy of auditory training in improving speech perception. In order to effectively record and analyze CAEPs for any purpose, it is essential that clinicians have a thorough understanding of how stimulus factors such as intensity, duration, frequency, and presentation rate affect the positive and negative components of CAEPs. Furthermore, clinicians must be well versed in their understanding of CAEP maturational changes, as components show changes in latency, amplitude, and variability over the life span. On account of CAEPs being generated from higher level cortical areas, they are also highly mediated by subject state and attention. As such, it is critical that these factors be taken into consideration when comparing data across participants, and when comparing individual data with norms. Through the process of conducting a scoping review, this thesis outlines morphological trends of CAEPs as a function of both stimulus and subject parameters, highlights the interdependency of such variables, and identifies avenues for further research. Furthermore, data has been compiled into a freely available resource which clinicians may contribute to as additional research is conducted.
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 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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».