MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2725668405

Brain Coordination Dynamics in Altered States of Consciousness in Children

2014· dissertation· en· W2725668405 sur OpenAlexfundno aff
Vera Nenadovic

Notice bibliographique

RevueTSpace (University of Toronto) · 2014
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTechnology and Human Factors in Education and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésConsciousnessDynamics (music)Altered statePsychologyNeuroscienceCognitive sciencePedagogy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The brain is a complex dynamic and self-organizing system. Normal brain function emerges from synchronized neuronal firing between local neurons which are integrated into large scale networks via white matter tracts. Normal brain function and consciousness arise from the continual integration and dissolution of neuronal networks, and this fluctuation in synchronization is termed variability. Brain electrical activity is recorded as local field potentials using electroencephalography (EEG). The phase synchrony and variability of EEG waveforms can be quantified. The healthy brain exhibits a relatively low degree of phase synchrony and a high degree of variability.
\nClinicians are interested in using a complex system approach to brain function to provide dynamic information on neuronal physiology and pathology not available by other evaluation methods. A common challenge in paediatric critical care is evaluation of the comatose child post brain injury. Coma and medical interventions confound the clinical examination making monitoring and prognostication of outcome difficult. Brain cells and white matter tracts are disrupted post injury altering the phase synchrony between neuronal networks. It is proposed in this thesis that the estimation of the variability in EEG phase synchrony can evaluate paediatric brain function.
\nThe EEG recordings of normal children and patients in coma post brain injury are used, in a series of studies, to test the main hypothesis that slow EEG wave brain states associated with brain injury have higher magnitudes of EEG phase synchrony and lower variability values than those of EEG waves associated with consciousness. Further, the effects of age, brain development brain and the effect of a conscious slow wave EEG state (hyperventilation) on phase synchrony and variability are evaluated.
\nResults of the studies showed that EEG phase synchrony is increased in all slow wave states and is highest in comatose children with poor neurological outcome. Younger children’s brains have higher phase synchrony than older children. The variability of the EEG phase synchrony differentiates between the awake (higher values) and unconscious states (lower values). Physiologic models underlying EEG phase synchrony are discussed. The EEG phase synchrony and variability measures provide new insight into paediatric brain function.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,508
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTSpace (University of Toronto)Même sujetTechnology and Human Factors in Education and HealthTravaux en français237 207