0920 NONREM SLEEP EEG SLOW WAVES IN CHILDREN WITH AUTISM
Notice bibliographique
Résumé
Autism is a developmental disorder with a neurobiological etiology. Studies of the autistic brain point toward atypically organized brain networks which may lead to a lower capacity to synchronize the EEG during sleep. We compared the intrisic characteristics and topography of nonREM sleep EEG slow waves (SW) in autistic and neurotypical children. The sleep of 13 autistic boys (mean age = 10.23, SEM= 0.57) and 13 neurotypical boys (mean age = 10.23, SEM = 0.57) was recorded in a laboratory for 2 consecutive nights. None of the participants were medicated, intellectually disabled, nor complained of poor sleep. SW (0.3–3.99Hz, >75µV) were detected for the whole night with an automatic algorithm on artefact free sections of nonREM sleep in frontal, central, parietal and occipital derivations. Three-way Anovas with one independent factor (2 groups) and 2 repeated measures (4 derivations X 4 nonREM periods) were performed to compare SW density (number per minute of NREM sleep), SW slope (velocity between SW negative and positive peaks), SW amplitude (µV), and SW duration (sec). Significant interactions between Groups and Derivations were found for SW density (p<0.01), slope (p<0.05), amplitude (p<0.05) and duration (p<0.01) showing lower topographical (inter-derivations) differences in autistic than in neurotypical children. No interaction between Groups and nonREM periods were found, indicating that these differences were stable across the night. SW characteristics are more evenly distributed along the anteroposterior axis in autistic than in neurotypical children. These differences are not modulated by the dissipation of homeostatic sleep pressure across the night and probably reflect atypical cortical organization in autism. Canadian Institutes of Health Research and Kids Brain Health Network Canada
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».