NREM sleep EEG slow waves in autistic and typically developing children: Morphological characteristics and scalp distribution
Notice bibliographique
Résumé
Summary Autism is a developmental disorder with a neurobiological aetiology. Studies of the autistic brain identified atypical developmental trajectories that may lead to an impaired capacity to modulate electroencephalogram activity during sleep. We assessed the topography and characteristics of non‐rapid eye movement sleep electroencephalogram slow waves in 26 boys aged between 6 and 13 years old: 13 with an autism spectrum disorder and 13 typically developing. None of the participants was medicated, intellectually disabled, reported poor sleep, or suffered from medical co‐morbidities. Results are derived from a second consecutive night of polysomnography in a sleep laboratory. Slow waves (0.3–4.0 Hz; >75 µV) were automatically detected on artefact‐free sections of non‐rapid eye movement sleep along the anteroposterior axis in frontal, central, parietal and occipital derivations. Slow wave density (number per minute), amplitude (µV), slope (µV s −1 ) and duration (s) were computed for the first four non‐rapid eye movement periods. Slow wave characteristics comparisons between groups, derivations and non‐rapid eye movement periods were assessed with three‐way mixed ANOVAs. Slow wave density, amplitude, slope and duration were higher in anterior compared with most posterior derivations in both groups. Children with autism spectrum disorder showed lower differences in slow waves between recording sites along the anteroposterior axis than typically developing children. These group differences in the topography of slow wave characteristics were stable across the night. We propose that slow waves during non‐rapid eye movement sleep could be an electrophysiological marker of the deviant cortical maturation in autism linked to an atypical functioning of thalamo‐cortical networks.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».