Electroencephalogram beta power assay: A promising diagnosis tool of cognitive impairment in early time after cerebral hemorrhage
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cerebral hemorrhage (CH) could affect the cerebral function on specific cognitive abilities and lead to the cognitive decline or cognitive dysfunction. Electroencephalogram (EEG) is a relatively cheap and easy usable tool, which could reflect the cerebral function of the patients. MATERIALS AND METHODS: A total of 170 patients (patients with and without cognitive impairment) with CH and 120 normal healthy controls were recruited from September 2008 to June 2012 at the Department of Neurology. EEG studies were carried out to analyze the cerebral function in all the subjects. Correlation, clustering and concordance analysis were performed to analyze the relationship between EEG power and Montreal cognitive assessment (MoCA) scores. The effects of EEG analysis were assessed to diagnosis the cognitive impairment. RESULTS: The results were showed that patients with cognitive impairment had a significantly decreased EEG beta power (0.771 ± 0.149 μV 2 ) compared with the normal cognitive function (1.654 ± 0.186 μV 2 , P < 0.01) or normal healthy controls (1.703 ± 0.216 μV 2 , P < 0.01). Significantly positive correlation (r = 0.90174, P < 0.001) was discovered between relative beta power and hemorrhage type, while significantly negative correlations between the relative beta power and hemorrhage size and amount were also observed (r =-0.81235 and r =-0.90136, respectively, all P < 0.001). There was a better concordance between K-means clustering algorithm calculating of the relative beta power and MoCA scores (κ =0.913, P < 0.001). CONCLUSION: The cognitive impairment post hemorrhage was positively correlated to hemorrhage type and negatively correlated with hemorrhage size and amount. The analysis method of EEG beta power abnormality holds a promise to assess the cognitive impairment post CH.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».