Cross-Modal Tinnitus Remediation: A Tentative Theoretical Framework
Notice bibliographique
Résumé
Tinnitus is a prevalent hearing-loss deficit manifested as a phantom (internally generated by the brain) sound that is heard as a high-frequency tone in the majority of afflicted persons. Chronic tinnitus is debilitating, leading to distress, sleep deprivation, anxiety, and even suicidal thoughts. It has been theorized that, in the majority of afflicted persons, tinnitus can be attributed to the loss of high-frequency input from the cochlea to the auditory cortex, known as deafferentation. Deafferentation due to hearing loss develops with aging, which progressively causes tonotopic regions coding for the lost high-frequency coding to synchronize, leading to a phantom high-frequency sound sensation. Approaches to tinnitus remediation that demonstrated promise include inhibitory drugs, the use of tinnitus-specific frequency notching to increase lateral inhibition to the deafferented neurons, and multisensory approaches (auditory-motor and audiovisual) that work by coupling multisensory stimulation to the deafferented neural populations. The goal of this review is to put forward a theoretical framework of a multisensory approach to remedy tinnitus. Our theoretical framework posits that due to vision's modulatory (inhibitory, excitatory) influence on the auditory pathway, a prolonged engagement in audiovisual activity, especially during daily discourse, as opposed to auditory-only activity/discourse, can progressively reorganize deafferented neural populations, resulting in the reduced synchrony of the deafferented neurons and a reduction in tinnitus severity over time.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».