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Enregistrement W2090323545 · doi:10.1097/00001756-200010200-00001

Exposure to electromagnetic fields by using cellular telephones and its influence on the brain

2000· article· en· W2090323545 sur OpenAlexaff
Michael Petrides

Notice bibliographique

RevueNeuroreport · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueElectromagnetic Fields and Biological Effects
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectroencephalographyElectromagnetic fieldVigilance (psychology)Brain activity and meditationAudiologyCognitionBrain functionExtremely low frequencyNeuroscienceMagnetoencephalographyPhysicsPsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The widespread use of cellular telephones in recent years inevitably raises the question of the effects on brain function of the electromagnetic fields emitted by such telephones. A number of reports have now appeared indicating that the high-frequency electromagnetic fields emitted by cellular telephones do influence cognitive function and brain electrical activity. Two studies published this year in NeuroReport by Koivisto and colleagues showed that exposure to a 902 MHz electromagnetic field, typical of mobile telephones, decreased response times in simple reaction time and vigilance tasks and the time needed to perform a mental arithmetic task [1], as well as the response times on a working memory task [2]. Furthermore, the same group of investigators examined the effects of electromagnetic field exposure on electrical oscillatory activity in the human brain during an auditory memory task [3]. This study, which focused on event-related desynchronization and synchronization of the 4–6 Hz, 6–8 Hz, 8–10 Hz and 10–12 Hz narrow EEG frequency bands, found that exposure to the electromagnetic field increased EEG power in the 8–10 Hz frequency. Other studies have also demonstrated effects on eventrelated brain activity [4,5] and cognitive function [6] as a result of the exposure of the brain to the electromagnetic field emitted by cellular telephones. In the present issue of NeuroReport, Huber et al. [7] report a study on the effects of exposure for 30 min to the electromagnetic field emitted by digital radiotelephone handsets on the EEG recorded during subsequent sleep. The electromagnetic field was directed either to the left or right hemisphere in order to simulate real life exposure conditions. Exposure to the electromagnetic field did not affect sleep stages or sleep latency, but it did enhance EEG power density in the 9.75–13.25 Hz range during the initial part of sleep. Interestingly, despite the fact that the exposure was unilateral there was no hemispheric asymmetry on the changes in EEG power. These results show that even a short exposure to the electromagnetic fields emitted by cellular telephones can affect brain physiology. The currently available literature suggests that some aspects of cognitive function and some direct measures of brain physiology may be affected by exposure to electromagnetic fields of the type emitted by cellular telephones. It has been suggested that the facilitatory effects on cognitive function may be the result of a slight increase in the temperature of the underlying brain tissue which might affect synaptic transmission [6], but the mechanisms remain unknown. It is too early to state whether there might be any long-term effects on human brain function. It is important to note that, in the study published in the current issue of NeuroReport, the changes in EEG power observed during the first 30 min of nonREM sleep were not observed at the end of the 3 h sleep episode. Similarly, the results of the studies that examined cognitive function do not allow conclusions about any long-term effects of cellular telephone use. Thus, it remains to be established whether repeated exposure to electromagnetic fields could have long-lasting effects on brain physiology and cognitive function.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations6
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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