Effect of Medial Olivocochlear Efferents on Speech Discrimination in Noise in Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with multiple sclerosis (MS) experience difficulties in understanding speech in noise despite having normal hearing. AIM: This study aimed to determine the relationship between speech discrimination in noise (SDN) and medial olivocochlear reflex levels and to compare MS patients with a control group. MATERIAL AND METHODS: Sixty participants with normal hearing, comprising 30 MS patients and 30 healthy controls, were included. For both groups, distortion product otoacoustic emissions (DPOAEs) were recorded at frequencies of 1000, 1400, 2000, 2800, 4000, 5600 and 8000 in the presence and absence of contralateral white sound at 65 dB SPL. Speech discrimination tests in the presence and absence of noise, Symbol Digit Modalities Test (SDMT) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scale were applied to all participants to evaluate their cognitive skills. RESULTS: In age- and sex-matched groups, the DPOAE signal-to-noise ratio value was 6.50 ± 1.30 in the right ear at a frequency of 8000 Hz in the control group and 2.40 ± 1.75 in the MS group (P < 0.05). In the comparison of suppression between ears, lower suppression was found at 1400 and 2000 Hz in the left ear and 1000 Hz in the right ear in the MS group (P < 0.05). In the control group, a moderately significant positive correlation existed between right ear SDN scores and left ear suppression values (P < 0.05). The cognitive functions of the MS group were lower in MoCA and SDMT (P < 0.05). Patients who scored less than 21 points in MoCA also had low suppression results (P < 0.05). CONCLUSION: Comprehensive evaluations are necessary to uncover the presence of auditory perception disorders, such as noise sensitivity or speech disorders in noise, amongst MS patients.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».