Functional Brain Regions Linked to Tinnitus Pathology and Compensation During Task Performance: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To systematically search the literature and organize relevant advancements in the connection between tinnitus and the activity of different functional brain regions using functional magnetic resonance imaging (fMRI). DATA SOURCES: MEDLINE (OVID), EMBASE (OVID), CINAHL (EBSCO), Web of Science, ProQuest Dissertations & Theses Global, Cochrane Database of Systematic Reviews, and PROSPERO from inception to April 2022. REVIEW METHODS: Studies with adult human subjects who suffer from tinnitus and underwent fMRI to relate specific regions of interest to tinnitus pathology or compensation were included. In addition, fMRI had to be performed with a paradigm of stimuli that would stimulate auditory brain activity. Exclusion criteria included non-English studies, animal studies, and studies that utilized a resting state magnetic resonance imaging or other imaging modalities. RESULTS: The auditory cortex may work to dampen the effects of central gain. Results from different studies show variable changes in the Heschl's gyrus (HG), with some showing increased activity and others showing inhibition and volume loss. After controlling for hyperacusis and other confounders, tinnitus does not seem to influence the inferior colliculus (IC) activation. However, there is decreased connectivity between the auditory cortex and IC. The cochlear nucleus (CN) generally shows increased activation in tinnitus patients. fMRI evidence indicates significant inhibition of thalamic gating. Activating the thalamus may be of important therapeutic potential. CONCLUSION: Patients with tinnitus have significantly altered neuronal firing patterns, especially within the auditory network, when compared to individuals without tinnitus. Tinnitus and hyperacusis commonly coexist, making differentiation of the effects of these 2 phenomena frequently difficult.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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 ».