Grand Total EEG as a Predictive Biomarker for Cognitive Impairment Severity in Cerebral Infarcts of Chinese
Notice bibliographique
Résumé
Cerebral infarct (CI) is a common disease of older adults, which increases the risk for cognitive impairment or dementia. CI-associated mild cognitive impairment is a potential prodromal stage of serious cognitive impairment. The grand total EEG (GTE) score is a rating scale for clinical electroencephalography (EEG) analyses, which is useful in the evaluation of different types of cognitive impairment. Sixty-five patients with CI underwent neuropsychological testing and resting state EEG. Spearman rank correlation analysis was used to investigate the relationship between a short version of the GTE score and severity of cognitive impairment in CI. Significant correlations with deteriorating cognition (combined Montreal Cognitive Assessment/clock drawing test) were found for the overall short GTE score (Spearman rank correlation, p = -0.61, r = -0.88491, P = 0.009) and for the subscore "Frequency of Rhythmic Background Activity" (p = -0.63, r = -0.92559, P = 0.007). In conclusion, the GTE short score and Frequency of Rhythmic Background Activity were increased with the deteriorating cognitive impairment in patients with CI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».