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Enregistrement W4294700288 · doi:10.1101/2022.09.02.506424

Neural responses to movie naturalistic stimuli are related to listening demand in cochlear implant users

2022· preprint· en· W4294700288 sur OpenAlexafffund
Bowen Xiu, Brandon T. Paul, Joseph Chen, Trung Le, Vincent Lin, Andrew Dimitrijevic

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of TorontoHealth Sciences CentreToronto Metropolitan UniversitySunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésActive listeningConversationPerceptionPsychologySpeech perceptionAudiologyNoise (video)Speech recognitionCochlear implantContext (archaeology)Computer scienceCommunicationMedicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There is a weak relationship between clinical and self-reported speech perception outcomes in cochlear implant (CI) listeners. Such poor correspondence may be due to differences in clinical and “real-world” listening environments and stimuli. Speech sounds in the real world are often accompanied by visual cues, background environmental noise and is generally in the context of a connected conversation. The aims of this study were to determine if brain responses to naturalistic speech could index speech perception and listening demand in CI users. Accordingly, we recorded high density EEG while CI users listened/watched a naturalistic stimulus (i.e., the television show, “The Office”). We used continuous EEG to quantify “speech neural tracking” (i.e., TRFs, temporal response functions) to the television show audio track and additionally 8–12 Hz (alpha) brain rhythms commonly related to listening effort. Background noise at three different signal-to-noise ratios (SNRs), +5, +10, and +15 dB were presented to vary the difficulty of following the television show mimicking a natural noisy environment. The task included an additional condition of audio-only (no video). After each condition, participants subjectively rated listening demand and the degree of words and conversations they felt they could understand. Fifteen CI users reported progressively higher degrees of listening demand and less words and conversation with increasing background noise. Listening demand and conversation understanding in the audio-only condition was comparable to that of the highest noise condition (+5 dB). The addition of the background noise reduced the degree of speech neural tracking. Mixed effect modeling showed that listening demand and conversation understanding were correlated to cortical speech tracking such that high demand and low conversation understanding lower associated with lower amplitude TRFs. In the high noise condition, greater listening demand was negatively correlated to parietal alpha power such that higher demand was related to lower alpha power. No significant correlations were observed between TRF/alpha and clinical speech perception scores. These results are similar to previous findings showing little relationship between speech perception and quality of life in CI users. However, the physiological responses to complex natural speech may anticipate aspects of quality-of-life measures such as self-perceived listening demand.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0030,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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