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Enregistrement W2395021428 · doi:10.3791/53466

Combined Invasive Subcortical and Non-invasive Surface Neurophysiological Recordings for the Assessment of Cognitive and Emotional Functions in Humans

2016· article· en· W2395021428 sur OpenAlexaff
Carlos Trenado, Saskia Elben, David Petri, Jan V. Hirschmann, Stefan Jun Groiss, Jan Vesper, Alfons Schnitzler, Lars Wojtecki

Notice bibliographique

RevueJournal of Visualized Experiments · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensCentre for Movement Disorders
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroscienceCognitionElectroencephalographyPsychologyDeep brain stimulationFunctional magnetic resonance imagingNeurophysiologyHuman brainMedicineParkinson's diseaseDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In spite of the success in applying non-invasive electroencephalography (EEG), magneto-encephalography (MEG) and functional magnetic resonance imaging (fMRI) for extracting crucial information about the mechanism of the human brain, such methods remain insufficient to provide information about physiological processes reflecting cognitive and emotional functions at the subcortical level. In this respect, modern invasive clinical approaches in humans, such as deep brain stimulation (DBS), offer a tremendous possibility to record subcortical brain activity, namely local field potentials (LFPs) representing coherent activity of neural assemblies from localized basal ganglia or thalamic regions. Notwithstanding the fact that invasive approaches in humans are applied only after medical indication and thus recorded data correspond to altered brain circuits, valuable insight can be gained regarding the presence of intact brain functions in relation to brain oscillatory activity and the pathophysiology of disorders in response to experimental cognitive paradigms. In this direction, a growing number of DBS studies in patients with Parkinson's disease (PD) target not only motor functions but also higher level processes such as emotions, decision-making, attention, memory and sensory perception. Recent clinical trials also emphasize the role of DBS as an alternative treatment in neuropsychiatric disorders ranging from obsessive compulsive disorder (OCD) to chronic disorders of consciousness (DOC). Consequently, we focus on the use of combined invasive (LFP) and non-invasive (EEG) human brain recordings in assessing the role of cortical-subcortical structures in cognitive and emotional processing trough experimental paradigms (e.g. speech stimuli with emotional connotation or paradigms of cognitive control such as the Flanker task), for patients undergoing DBS treatment.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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)0,0010,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,364 · 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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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