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Enregistrement W4409097088 · doi:10.1371/journal.pone.0320815

Intact sensorimotor rhythm abilities but altered audiovisual integration in cochlear implant users

2025· article· en· W4409097088 sur OpenAlexafffund
Olivier Valentin, Nicholas E.V. Foster, Bastien Intartaglia, Marie-Anne Prud'homme, Marc Schönwiesner, Sylvie Nozaradan, Alexandre Lehmann

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMultisensory perception and integration
Établissements canadiensMcGill University Health CentreInternational Laboratory for Brain, Music and Sound ResearchMcGill UniversityCentre for Interdisciplinary Research in Music Media and TechnologyCentre for Research on Brain Language and MusicDalhousie University
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMetronomeCochlear implantRhythmAudiologyStimulus (psychology)Synchronization (alternating current)PerceptionVisual perceptionPsychologySensory cueAuditory perceptionNeural ProsthesisMultisensory integrationNeuroscienceCognitive psychologyComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Perception of rhythm significantly impacts various aspects of daily life, including engaging with music, discerning speech prosody nuances, and coordinating physical activities like walking and sports. Numerous studies in cognitive sciences have highlighted that human rhythmic synchronization is more precise when responding to auditory rhythmic stimuli than to visual ones when the timing cues are identical. However, deaf individuals were shown to display a heightened proficiency in synchronizing their movements with visual timing cues, outperforming hearing controls (HC). Furthermore, it was demonstrated that cochlear implant (CI) users can synchronize their movements with the rhythm of unpitched drum tones. These findings raise an important question: do CI users possess a visual synchronization advantage from their pre-implant deafness, while maintaining auditory synchronization skills comparable to those of HC? Alternatively, does the neural reorganization post-implantation negate the visual synchronization advantage acquired before the implant? This study aims to answer these questions by using a sensorimotor synchronization task to probe multisensory processing abilities in CI users. Specifically, we assessed unimodal and multimodal auditory and visual abilities in CI users compared to HC using a finger tapping synchrony task with four isochronous stimulus conditions: an auditory metronome, a visual metronome, a synchronous presentation of both the auditory and visual metronomes at the same tempo, and an asynchronous presentation of the auditory and visual stimuli at differing tempos. Synchronization to auditory stimuli surpassed synchronization to visual stimuli in both groups. CI users and HC demonstrated similar unisensory synchronization consistency within the visual and auditory conditions. While HC enhanced their consistency in the audio-visual synchronous condition compared to the unisensory visual condition, CI users did not display the same improvement. Furthermore, the interference from incongruent auditory information in the asynchronous condition was comparable in HC and CI users. This study highlights that, although pitch processing is known to be impaired in CI users, our findings suggest that rhythm processing remains relatively spared. As anticipated, CI users demonstrate similar auditory rhythmic synchronization skills to those of HC, in line with existing research. Moreover, we find that, unlike deaf individuals, CI users do not exhibit an advantage in visual rhythmic synchronization, which may be due to the relatively few CI users in the study who had early prolonged pre-implantation deafness. The observed shift in audio-visual integration among CI users suggests that post-deafness or post-implantation reorganization of their auditory cortex may impede the effective integration of temporal auditory stimulation from the implant and visual information.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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