Visual Working Memory Encoding and Recognition in Good Outcome Aneurysmal Subarachnoid Patients
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Aneurysmal subarachnoid hemorrhage (aSAH) accounts for less than 5% of strokes but is associated with significant morbidity and mortality. Amongst survivors, neurocognitive complaints are common, often despite normal imaging. We used magnetoencephalography (MEG) to investigate neurophysiological function during a visual working memory task in aSAH survivors with good recovery and normal structural imaging. Methods: Patients with aSAH treated with coiling and exhibiting good outcome measured by Glasgow Outcome Scale (GOS) and without related parenchymal structural lesions in post-treatment MRI, were recruited and compared to age- and sex-matched controls. All participants underwent intelligence and cognitive screening, structural MRI, and MEG testing in conjunction with a 1back visual working memory task. Sensor-level global field power and virtual electrode source analysis of neuronal activity and connectivity in aSAH was assessed. Results: Thirteen patients and 13 matched controls were enrolled (age: 56 ± 11 years, 19 female). The 1-back task was completed with similar accuracy despite a trend for a longer reaction time in aSAH patients (p=0.054). During encoding and recognition phases, aSAH patients showed significantly increased neuronal activation and hyperconnectivity in periventricular areas, specifically the anterior and posterior cingulate gyri. Conclusions: Increased posterior and anterior cingulate gyri neuronal activity is demonstrated in aSAH patients during visual working memory tasks, in the absence of structural lesions. These areas work mainly as a hub to “organize” memory storage and retrieval. Increased activity in these areas might be compensatory due to injury and consequently loss of neuronal response in connected areas in the working memory networks.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».