Consequences and Mechanisms of Noise‐Induced Cochlear Synaptopathy and Hidden Hearing Loss, With Focuses on Signal Perception in Noise and Temporal Processing
Notice bibliographique
Résumé
Noise-induced synaptopathy and relevant hidden hearing loss (NIS and NIHHL) have been a hot topic in hearing research for almost 15 years. The progress is summarized in this review to address the reversibility of the synaptic damage after the initial loss, and the role of functional deficit in the repaired synapses as the reason for hearing impairment in addition to the deafferentiation caused by the synaptic loss, per se. The evidence supporting the synaptic repair is summarized. It is pointed out that coding-in-noise deficit (CIND) may not be the major problem of NIS and NIHHL, since solid evidence supporting the existence of this deficit is not available even in animal studies, as well as in in human reports. Rather, temporal processing deficits are clearly demonstrated in subjects with NIS and potentially NIHHL. The idea of CIND as the major concern in NIHHL is proposed based upon the functional categorization of the auditory nerve (ANF) by spontaneous rate and the biased loss of the ribbon synapses innervation the low-SR ANF. The limitation of this hypothesis is discussed in detail. The review also addresses the difficulty of translating animal data to humans and the need for new research in the future.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».