Reliability of Mismatch Negativity Event-Related Potentials in a Multisite, Traveling Subjects Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Mismatch negativity (MMN) is an auditory event-related potential (ERP) used to study schizophrenia and psychosis risk. MMN reliability from a multisite, traveling subjects study was compared using different ERP referencing, averaging, and scoring techniques. Methods Reliability of frequency, duration, and double (frequency+duration) MMN was determined from eight traveling subjects, tested on two occasions at eight EEG laboratory sites. Deviant-specific variance components were estimated for MMN peak amplitude and latency measures using different ERP processing methods. Generalizability (G) coefficients were calculated using two-facet (site, occasion), fully-crossed models and single-facet (occasion) models within each laboratory to assess MMN reliability. Results G-coefficients calculated from two-facet models indicated fair (0.4 0.5). Reliability of MMN amplitude was greater than latency, and reliability with mastoid referencing significantly outperformed nose-referencing. Conclusions EEG preprocessing methods have a significant impact on the reliability of MMN amplitude. Within site MMN reliability can be excellent, consistent with prior single site studies. Significance With standardized data collection and ERP processing, MMN can be reliably obtained in multisite studies, providing larger samples sizes within rare patient groups.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».