Network Efficiency and Posterior Alpha Patterns Are Markers of Recovery from General Anesthesia: A High-Density Electroencephalography Study in Healthy Volunteers
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies have investigated local oscillations, long-range connectivity, and global network patterns to identify neural changes associated with anesthetic-induced unconsciousness. These studies typically employ anesthetic protocols that either just cross the threshold of unconsciousness, or induce deep unconsciousness for a brief period of time-neither of which models general anesthesia for major surgery. To study neural patterns of unconsciousness and recovery in a clinically-relevant context, we used a realistic anesthetic regimen to induce and maintain unconsciousness in eight healthy participants for 3 h. High-density electroencephalogram (EEG) was acquired throughout and for another 3 h after emergence. Seven epochs of 5-min eyes-closed resting states were extracted from the data at baseline as well as 30, 60, 90, 120, 150, and 180-min post-emergence. Additionally, 5-min epochs were extracted during induction, unconsciousness, and immediately prior to recovery of consciousness, for a total of 10 analysis epochs. The EEG data in each epoch were analyzed using source-localized spectral analysis, phase-lag index, and graph theoretical techniques. Posterior alpha power was significantly depressed during unconsciousness, and gradually approached baseline levels over the 3 h recovery period. Phase-lag index did not distinguish between states of consciousness or stages of recovery. Network efficiency was significantly depressed and network clustering coefficient was significantly increased during unconsciousness; these graph theoretical measures returned to baseline during the 3 h recovery period. Posterior alpha power may be a potential biomarker for normal recovery of functional brain networks after general anesthesia.
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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 | 0,001 |
| 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 ».