Evidence of visual crossmodal reorganization positively relates to speech outcomes in cochlear implant users
Notice bibliographique
Résumé
Deaf individuals who use a cochlear implant (CI) have remarkably different outcomes for auditory speech communication ability. One factor assumed to affect CI outcomes is visual crossmodal plasticity in auditory cortex, where deprived auditory regions begin to support non-auditory functions such as vision. Previous research has viewed crossmodal plasticity as harmful for speech outcomes for CI users if it interferes with sound processing, while others have demonstrated that plasticity related to visual language may be beneficial for speech recovery. To clarify, we used electroencephalography (EEG) to measure brain responses to a partial face speaking a silent single-syllable word (visual language) in 15 CI users and 13 age-matched typical-hearing controls. We used source analysis on EEG activity to measure crossmodal visual responses in auditory cortex and then compared them to CI users' speech-in-noise listening ability. CI users' brain response to the onset of the video stimulus (face) was larger than controls in left auditory cortex, consistent with crossmodal activation after deafness. CI users also produced a mixture of alpha (8-12 Hz) synchronization and desynchronization in auditory cortex while watching lip movement while controls instead showed desynchronization. CI users with higher speech scores had stronger crossmodal responses in auditory cortex to the onset of the video, but those with lower speech scores had increases in alpha power during lip movement in auditory areas. Therefore, evidence of crossmodal reorganization in CI users does not necessarily predict poor speech outcomes, and differences in crossmodal activation during lip reading may instead relate to strategies or differences that CI users use in audiovisual speech communication.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,006 | 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 ».