Slowing of EEG Background Activity in Parkinson’s and Alzheimer’s Disease with Early Cognitive Dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Slowing of the electroencephalogram (EEG) is frequent in Parkinson's (PD) and Alzheimer's disease (AD) and correlates with cognitive decline. As overlap pathology plays a role in the pathogenesis of dementia, it is likely that demented patients in PD show similar physiological alterations as in AD. OBJECTIVE: To analyze distinctive quantitative EEG characteristics in early cognitive dysfunction in PD and AD. METHODS: Forty patients (20 PD- and 20 AD patients with early cognitive impairment) and 20 normal controls (NC) were matched for gender, age, and education. Resting state EEG was recorded from 256 electrodes. Relative power spectra, median frequency (4-14 Hz), and neuropsychological outcome were compared between groups. RESULTS: Relative theta power in left temporal region and median frequency separated the three groups significantly (p = 0.002 and p < 0.001). Relative theta power was increased and median frequency reduced in patients with both diseases compared to NC. Median frequency was higher in AD than in PD and classified groups significantly (p = 0.02). CONCLUSION: Increase of theta power in the left temporal region and a reduction of median frequency were associated with presence of AD or PD. PD patients are characterized by a pronounced slowing as compared to AD patients. Therefore, in both disorders EEG slowing might be a useful biomarker for beginning cognitive decline.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».