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Enregistrement W2078991161 · doi:10.3109/02699052.2014.916819

Spectral power, source localization and microstates to quantify chronic deficits from ‘mild’ closed head injury: Correlation with classic neuropsychological tests

2014· article· en· W2078991161 sur OpenAlexaff
Paula L. Corradini, Michael A. Persinger

Notice bibliographique

RevueBrain Injury · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuropsychologyMinistateClosed head injuryPsychologyAudiologyNeuropsychological assessmentTraumatic brain injuryHead injuryPoison controlPhysical medicine and rehabilitationElectroencephalographyNeuroscienceCognitionPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PRIMARY OBJECTIVE: To explore the quantitative relationship between neuropsychological impairment and spectral QEEG power, source localization (s-LORETA) and microstate duration in patients who 'fail to adapt' years after mild closed head injury. METHODS AND PROCEDURES: Differences in classic psychometric measures, QEEG measures, s-LORETA indicators and microstate durations were compared for three levels of neuropsychological impairment ∼(average) 6 years after injury. RESULTS: Patients who displayed the moderate-to-severe neuropsychological impairments typical of mild TBIs exhibited shorter microstates, less power within the alpha band and lower power within the theta and delta bands within caudal regions. There were conspicuous differences in the configurations of microstates, their source localizations and frequency bands. CONCLUSIONS: The systematic relationship between neuropsychological impairment as inferred by classic psychometric measures that can require tens of hours to collect and modern configurational analyses of brain activity that require ∼30 minutes suggests that the latter might be useful in discerning the area of dysfunction and potential focus of treatment for patients with closed head injury years after the event.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,562
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,303 · 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.

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

Citations19
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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