Visual cortical responses in age-related hearing loss show evidence for compensatory neuroplasticity
Notice bibliographique
Résumé
Sensory loss is prevalent in older adults and is associated with changes to brain structure and function. In early life, the brain compensates for sensory loss by upregulating intact senses, such as in deafness where neural sensitivity for vision increases and visual peripheral perception improves. However, it is unclear if similar neuroplastic compensation occurs in older adults with sensory loss, which would show the aging brain's adaptability and inform sensory rehabilitation strategies. We tested for evidence of compensatory visual neuroplasticity in adults (N = 66) aged 53 to 80 with typical hearing or hearing loss, and if this neuroplasticity differed for visual stimuli that were or were not relevant to speech perception. Participants viewed speech-like or non-speech stimuli as we recorded cortical activity with the 64-channel electroencephalogram (EEG). Participants with more hearing loss tended to have longer cortical P1 and N1 latencies in the visual evoked potential. However, the later cortical P2 response latency decreased with more hearing loss in agreement with compensatory plasticity. Effects were independent of numerical age. Latency effects in hearing loss were more pronounced for the speech-like stimulus compared to the non-speech stimulus, but P2 responses for the non-speech stimulus showed greater cross-modal recruitment of the temporal cortex. Findings show for the first time that compensatory plasticity operates on later cortical P2 responses in older adults, is not explained by numerical age, and differs for speech and non-speech events. However, P1 and N1 responses in networks coding for visual speech may be sensitive to sensory decline.
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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) | 0,002 | 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 ».