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Enregistrement W2006232713 · doi:10.1002/hbm.21507

Visual cognition in disorders of consciousness: From V1 to top‐down attention

2012· article· en· W2006232713 sur OpenAlexaff
Martin M. Monti, John D. Pickard, Adrian M. Owen

Notice bibliographique

RevueHuman Brain Mapping · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilEuropean CommissionJames S. McDonnell Foundation
Mots-clésConsciousnessPsychologyMinimally conscious stateCognitionFunctional magnetic resonance imagingCognitive psychologyPersistent vegetative stateNeuroscienceVisual perceptionConsciousness DisordersFocus (optics)Perception

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What is it like to be at the lower boundaries of consciousness? Disorders of consciousness such as coma, the vegetative state, and the minimally conscious state are among the most mysterious and least understood conditions of the human brain. Particularly complicated is the assessment of residual cognitive functioning and awareness for diagnostic, rehabilitative, legal, and ethical purposes. In this article, we present a novel functional magnetic resonance imaging exploration of visual cognition in a patient with a severe disorder of consciousness. This battery of tests, first developed in healthy volunteers, assesses increasingly complex transformations of visual information along a known caudal to rostral gradient from occipital to temporal cortex. In the first five levels, the battery assesses (passive) processing of light, color, motion, coherent shapes, and object categories (i.e., faces, houses). At the final level, the battery assesses the ability to voluntarily deploy visual attention in order to focus on one of two competing stimuli. In the patient, this approach revealed appropriate brain activations, undistinguishable from those seen in healthy and aware volunteers. In addition, the ability of the patient to focus one of two competing stimuli, and switch between them on command, also suggests that he retained the ability to access, to some degree, his own visual representations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,562
Score d'incertitude au seuil0,780

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations76
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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