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Enregistrement W1982932428 · doi:10.1177/1550059413488107

Electroencephalogram Analysis

2013· article· en· W1982932428 sur OpenAlexaboutno aff
Li-tang Zhang, Suxia Zhang, Songdi Wu

Notice bibliographique

RevueClinical EEG and Neuroscience · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcordanceElectroencephalographyMontreal Cognitive AssessmentMedicineCognitive impairmentInternal medicineNeurologyCognitionCardiologyBrain functionAudiologyAnesthesiaPsychologyPsychiatryNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cerebral hemorrhage may cause cognitive dysfunction. Electroencephalogram (EEG) is a noninvasive diagnostic tool for assessment of cerebral function. A total of 174 patients (including cognitively impaired and cognitively normal) with cerebral hemorrhage, and 120 healthy persons (CN), were recruited between August 2008 and July 2012 at the Department of Neurology. EEG was used to analyze cerebral function of patients and normal persons. Correlation, clustering and concordance analyses were performed to analyze the relationship between EEG power and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores. Cognitively impaired patients had a significantly decreased EEG beta power (0.793 ± 0.176 µV(2)) compared with cognitively normal patients (1.589 ± 0.205 µV(2), P < .01) or healthy persons (1.651 ± 0.185 µV(2), P < .01). Significantly negative correlations between beta power and hemorrhage region, size, amount, and patients' age were apparent (r = -0.91888, -0.78569, -0.84961, and -0.80365, respectively, all Ps < .001). There was good concordance between the K-means clustering algorithm calculating beta power and MoCA scoring (κ = .904, P < .001). In conclusion, the analysis method of EEG (beta power) abnormalities holds considerable promise to assess cognitive impairment after cerebral hemorrhage. Cognitive impairment was negatively correlated to hemorrhage region, size, amount, and age.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,255

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,368 · 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 tête enseignante, 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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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