assessment of cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Objective: assessment of the usefulness of quantitative electroencephalographic analysis as an indicator of cognitive impairment, we examined the correlation between Mini-Mental State Examination (MMSE) scores & Montreal Cognitive Assessment(MoCA) & intelligence quotation (IQ) on one hand and quantitative electroencephalographic (QEEG) power values in elderly patients and healthy controls on the other hand and conducting Stepwise multiple regression analysis to calculate the predicted MMSE score from the QEEG power values. Methods: We evaluated brain function using QEEG in 29 elderly patients with memory complaints and 29 healthy volunteer and compared their results with their MMSE &MoCA& IQ scores. Results: in our study we reached to a significant negative correlation between MMSE &MoCA& IQ scores. and QEEG relative theta Ɵ and delta δ power values and significant positive correlation was found between MMSE &MoCA& IQ scores. and QEEG relative alpha α and beta β power values. And the regression model created using relative QEEG and gender for predicting MMSE scores had an adjusted R2 of 0.69. Conclusions: These results suggest that QEEG analysis can be a helpful tool of cognitive testing in patients with abnormalities in memory
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».