Feasibility of Magnetoencephalography after Endovascular Treatment of Ruptured Intracranial Aneurysms
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Among good outcome survivors of aneurysmal subarachnoid hemorrhage (aSAH), only 23% have normal neurocognitive performance, despite imaging that is often normal. The aim of this work is to explore the use of magnetoencephalography (MEG) after endovascular treatment of ruptured aneurysms. METHODS: Good outcome aSAH patients treated with coiling and matched controls were recruited. Clinical assessments and resting-state MEG and anatomical MRI images were obtained. Brain space was normalized to standard Montreal Neurological Institute (MNI) brain. Areas of interest were identified with Automated Anatomical Labeling (AAL) and "electrodes" reconstructed using vector beamformer. Spectral power density estimates for each location was averaged across the brain to derive mean signal power. Virtual-sensor data closest to the coil was assessed for signal quality. RESULTS: Thirteen aSAH patients and 13 matched controls were recruited. Mean age was 54.5 years (SD = 9.9) for controls and 56.8 years (SD = 11.8) for aSAH. The majority of aneurysms (62%) were in the midline. Mean time from aSAH to MEG was 18.8 months (2.4-67.5; SD = 19). Data quality was comparable in both groups, including the virtual-sensors close to the coil mass. Mean signal power showed no significant spectral alterations in the aSAH group. CONCLUSION: MEG is feasible in aSAH patients after endovascular treatment. Our results suggest that the signal quality and strength is good, and the presence of coils does not interfere with testing. Considering the common neurocognitive complaints of aSAH survivors MEG could be developed to diagnose, quantify, and monitor neurocognitive problems after aSAH.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».