Electroencephalogram Global Field Synchronization Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is the most common cause of dementia. Global field synchronization (GFS) can measure functional synchronization in frequency-domain electroencephalogram (EEG) data. The aim of this study is to explore GFS values and its clinical significance for severity of cognitive decline in AD. EEGs were recorded from 37 AD patients and 37 age-matched healthy individuals. GFS values were calculated in delta, theta, alpha, beta 1, beta 2, beta 3, gamma, and full frequency bands. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Clinical Dementia Rating scale (CDR) were employed to assess symptom severity in AD patients. Correlation analysis, clustering analysis, and concordance analysis were performed to analyze the relationship between GFS values and MoCA scores in AD patients. GFS values of the beta 1, beta 2, beta 3, and full bands were lower in AD patients than in healthy individuals, and positively correlated with MoCA and CDR scores in the combined group (AD patients and healthy individuals). GFS values were positively correlated with MoCA socres in 3 beta bands and full bands, and with CDR scores in the delta band. There was a good concordance between K-means clustering algorithm calculating of GFS values and MoCA scoring (κ = .913, P < .001). In conclusion, the present results indicated that GFS can serve as an indicator of cognitive decline or impairment in AD patients. Furthermore, the GFS method of EEG holds considerable promise to distinguish mild cognitive impairment from serious cognitive impairment in patients with AD.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle