Bedside functional brain imaging in critically-ill children using high-density EEG source modeling and multi-modal sensory stimulation
Notice bibliographique
Résumé
Acute brain injury is a common cause of death and critical illness in children and young adults. Fundamental management focuses on early characterization of the extent of injury and optimizing recovery by preventing secondary damage during the days following the primary injury. Currently, bedside technology for measuring neurological function is mainly limited to using electroencephalography (EEG) for detection of seizures and encephalopathic features, and evoked potentials. We present a proof of concept study in patients with acute brain injury in the intensive care setting, featuring a bedside functional imaging set-up designed to map cortical brain activation patterns by combining high density EEG recordings, multi-modal sensory stimulation (auditory, visual, and somatosensory), and EEG source modeling. Use of source-modeling allows for examination of spatiotemporal activation patterns at the cortical region level as opposed to the traditional scalp potential maps. The application of this system in both healthy and brain-injured participants is demonstrated with modality-specific source-reconstructed cortical activation patterns. By combining stimulation obtained with different modalities, most of the cortical surface can be monitored for changes in functional activation without having to physically transport the subject to an imaging suite. The results in patients in an intensive care setting with anatomically well-defined brain lesions suggest a topographic association between their injuries and activation patterns. Moreover, we report the reproducible application of a protocol examining a higher-level cortical processing with an auditory oddball paradigm involving presentation of the patient's own name. This study reports the first successful application of a bedside functional brain mapping tool in the intensive care setting. This application has the potential to provide clinicians with an additional dimension of information to manage critically-ill children and adults, and potentially patients not suited for magnetic resonance imaging technologies.
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 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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».