0727 TONIC AND PHASIC CHIN EMG DENSITY IN IDIOPATHIC REM SLEEP BEHAVIOR DISORDER
Notice bibliographique
Résumé
In 2010, our group published a scoring method for REM sleep phasic and tonic EMG activity in REM sleep behavior disorder (RBD). Cut-off values were reported in a large population of RBD and healthy subjects, but this method was based on 20 sec epochs which limits it current used as a diagnostic tool. The aims of the present study were to confirm results of the previous study in a different RBD cohort using 30 sec epochs, to assess the sensitivity and specificity of cut-off values for tonic and phasic values to diagnose RBD (taken separately or combined), to correlate tonic and phasic values with clinical markers of neurodegeneration, and to look at changes of REM sleep EMG abnormalities over times. Fifty-nine patients with a clinical diagnosis of idiopathic RBD and 50 age- and gender-matched healthy subjects were studied in our sleep laboratory. Tonic and phasic EMG activity were recorded and scored according to our method described previously using 30 sec epochs. Receiver operating curves were drawn to find optimal cut-off values for REM sleep EMG parameters. Clinical markers of neurodegeneration were also studied and a subgroup of patients was recorded again after 12 months. Total correct classification of 89% was found for tonic or phasic chin EMG density ≥15%. This correct classification score increased to 97% when both criteria were applied. A significant positive correlation (r=0.321) was found between tonic EMG and UPDRSIII. Recordings performed after 12 months showed a significant increase of 20% of tonic EMG density. This study confirms the value of a scoring method based on chin EMG and establishes cut-off values to be used for the diagnosis of RBD. Results further document the status of tonic and not phasic REM density as a marker of ongoing neurodegeneration and disease progression. Canadian Institutes of Health Research (CIHR) and by the W Garfield Weston Foundation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».