Enhanced connectivity between visual cortex and other regions of the brain in autism: a REM sleep EEG coherence study
Notice bibliographique
Résumé
Functional interregional neural coupling was measured as EEG coherence during REM sleep, a state of endogenous cortical activation, in 9 adult autistic individuals (21.1±4.0 years) and 13 typically developed controls (21.5±4.3 years) monitored for two consecutive nights in a sleep laboratory. Spectral analysis was performed on 60 s of artefact-free EEG samples distributed equally throughout the first four REM sleep periods of the second night. EEG coherence was calculated for six frequency bands (delta, theta, alpha, sigma, beta, and total spectrum) using a 22-electrode montage. The magnitude of coherence function was computed for intra- and interhemispheric pairs of recording sites. Results were compared by Multivariate Analysis of Variance (MANOVA). Each time the autistic group showed a greater EEG coherence than the controls; it involved intrahemispheric communication among the left visual cortex (O1) and other regions either close to or distant from the occipital cortex. In contrast, lower coherence values involved frontal electrodes in the right hemisphere. No significant differences between groups were found for interhemispheric EEG coherence. These results show that the analysis of EEG coherence during REM sleep can disclose patterns of cortical connectivity that can be reduced or increased in adults with autism compared to typically developed individuals, depending of the cortical areas studied. Superior coherence involving visual perceptual areas in autism is consistent with an enhanced role of perception in autistic brain organization.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».