Can Music Enhance Working Memory and Speech in Noise Perception in Cochlear Implant Users? Design Protocol for a Randomized Controlled Behavioral and Electrophysiological Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A cochlear implant (CI) enables deaf people to understand speech but due to technical restrictions, users face great limitations in noisy conditions. Music training has been shown to augment shared auditory and cognitive neural networks for processing speech and music and to improve auditory-motor coupling, which benefits speech perception in noisy listening conditions. These are promising prerequisites for studying multi-modal neurologic music training (NMT) for speech-in-noise (SIN) perception in adult cochlear implant (CI) users. Furthermore, a better understanding of the neurophysiological correlates when performing working memory (WM) and SIN tasks after multi-modal music training with CI users may provide clinicians with a better understanding of optimal rehabilitation. METHODS: Within 3 months, 81 post-lingual deafened adult CI recipients will undergo electrophysiological recordings and a four-week neurologic music therapy multi-modal training randomly assigned to one of three training focusses (pitch, rhythm, and timbre). Pre- and post-tests will analyze behavioral outcomes and apply a novel electrophysiological measurement approach that includes neural tracking to speech and alpha oscillation modulations to the sentence-final-word-identification-and-recall test (SWIR-EEG). Expected outcome: Short-term multi-modal music training will enhance WM and SIN performance in post-lingual deafened adult CI recipients and will be reflected in greater neural tracking and alpha oscillation modulations in prefrontal areas. Prospectively, outcomes could contribute to understanding the relationship between cognitive functioning and SIN besides the technical deficits of the CI. Targeted clinical application of music training for post-lingual deafened adult CI carriers to significantly improve SIN and positively impact the quality of life can be realized.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».