The reliability of the N400 in single subjects: Implications for patients with disorders of consciousness
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Functional neuroimaging assessments of residual cognitive capacities, including those that support language, can improve diagnostic and prognostic accuracy in patients with disorders of consciousness. Due to the portability and relative inexpensiveness of electroencephalography, the N400 event-related potential component has been proposed as a clinically valid means to identify preserved linguistic function in non-communicative patients. Across three experiments, we show that changes in both stimuli and task demands significantly influence the probability of detecting statistically significant N400 effects - that is, the difference in N400 amplitudes caused by the experimental manipulation. In terms of task demands, passively heard linguistic stimuli were significantly less likely to elicit N400 effects than task-relevant stimuli. Due to the inability of the majority of patients with disorders of consciousness to follow task commands, the insensitivity of passive listening would impede the identification of residual language abilities even when such abilities exist. In terms of stimuli, passively heard normatively associated word pairs produced the highest detection rate of N400 effects (50% of the participants), compared with semantically-similar word pairs (0%) and high-cloze sentences (17%). This result is consistent with a prediction error account of N400 magnitude, with highly predictable targets leading to smaller N400 waves, and therefore larger N400 effects. Overall, our data indicate that non-repeating normatively associated word pairs provide the highest probability of detecting single-subject N400s during passive listening, and may thereby provide a clinically viable means of assessing residual linguistic function. We also show that more liberal analyses may further increase the detection-rate, but at the potential cost of increased false alarms.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle