Progression from Vegetative to Minimally Conscious State Is Associated with Changes in Brain Neural Response to Passive Tasks: A Longitudinal Single-Case Functional MRI Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Functional magnetic resonance imaging (fMRI) may be adopted as a complementary tool for bedside observation in the disorders of consciousness (DOC). However, the diagnostic value of this technique is still debated because of the lack of accuracy in determining levels of consciousness within a single patient. Recently, Giacino and colleagues (2014) hypothesized that a longitudinal fMRI evaluation may provide a more informative assessment in the detection of residual awareness. The aim of this study was to measure the correspondence between clinically defined level of awareness and neural responses within a single DOC patient. METHODS: We used a follow-up fMRI design in combination with a passive speech-processing task. Patient's consciousness was measured through time by using the Coma Recovery Scale. RESULTS: The patient progressed from a vegetative state (VS) to a minimally conscious state (MCS). Patient's task-related neural responses mirrored the clinical change from a VS to an MCS. Specifically, while in an MCS, but not a VS, the patient showed a selective recruitment of the left angular gyrus when he listened to a native speech narrative, as compared to the reverse presentation of the same stimulus. Furthermore, the patient showed an increased response in the language-related brain network and a greater deactivation in the default mode network following his progression to an MCS. CONCLUSIONS: Our findings indicate that longitudinal assessment of brain responses to passive stimuli can contribute to the definition of the clinical status in individual patients with DOC and represents an adequate counterpart of the bedside assessment during the diagnostic decision-making process. (JINS, 2016, 22, 620-630).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».