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Enregistrement W2034949771 · doi:10.1523/jneurosci.5220-13.2014

Gamma Deficits as a Neural Signature of Cognitive Impairment in Children Treated for Brain Tumors

2014· article· en· W2034949771 sur OpenAlexafffund
Colleen Dockstader, Fengqiu Wang, Éric Bouffet, Donald Mabbott

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesGarron Family Cancer CentreCanadian Institutes of Health ResearchHospital for Sick ChildrenPediatric Oncology Group of Ontario
Mots-clésCognitive impairmentNeuroscienceCognitionPsychologySignature (topology)Developmental psychologyCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cognitive impairment is consistently reported in children treated for brain tumors, particularly in the categories of processing speed, memory, and attention. Although tumor site, hydrocephalus, chemotherapy, and cranial radiation therapy (CRT) are all associated with poorer function, CRT predicts the greatest deficits. There is a particularly high correlation between CRT and slowed information-processing speed. Cortical gamma-band oscillations have been associated with processing behaviorally relevant information; however, their role in the maintenance of cognition in individuals with processing deficits is unclear. We examined gamma oscillations using magnetoencephalography (MEG) in children undergoing CRT to test whether gamma characteristics can be a signature of cognitive impairment in this population. We collected resting-state data as well as data from baseline and active periods during two visual-motor reaction time tasks of varying cognitive loads from 18 healthy children and 20 patients. We found that only high-gamma oscillations (60-100 Hz), and not low-gamma oscillations (30-59 Hz), showed significant group differences in absolute power levels. Overall, compared with healthy children, patients showed the following: (1) lower total high-gamma (60-100 Hz) power during the resting state, as well as during task-related baseline and performance measures; (2) no change in gamma reactivity to increases in cognitive load; and (3) slower processing speeds both inside and outside MEG. Our findings show that high-gamma oscillations are disrupted in children after treatment for a brain tumor. The temporal dynamic of the high-gamma response during information processing may index cognitive impairment in humans with neurological injury.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,314 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations24
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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