MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2988670560 · doi:10.7554/elife.04499.020

Author response: Disruption of thalamic functional connectivity is a neural correlate of dexmedetomidine-induced unconsciousness

2014· peer-review· en· W2988670560 sur OpenAlexaboutno aff
Oluwaseun Akeju, Marco L. Loggia, Ciprian Catana, Kara J. Pavone, Rafael Vázquez, James Rhee, Violeta Contreras Ramirez, Daniel B. Chonde, David Izquierdo‐Garcia, Grae Arabasz, Shirley Hsu, Kathleen Habeeb, Jacob M. Hooker, Vitaly Napadow, Emery N. Brown, Patrick L. Purdon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnconsciousnessDefault mode networkNeuroscienceConsciousnessThalamusFunctional magnetic resonance imagingCerebral blood flowPsychologyMedicineAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although we are all familiar with the experience of being conscious, explaining precisely what consciousness is and how it arises from activity in the brain remains extremely challenging. Indeed, explaining consciousness is so challenging that it is sometimes referred to as ‘the hard question’ of neuroscience. One way to obtain insights into the neural basis of consciousness is to compare patterns of activity in the brains of conscious subjects with patterns of brain activity in the same subjects under anesthesia. The results of some experiments of this kind suggest that loss of consciousness occurs when the communication between specific regions within the outer layer of the brain, the cortex, is disrupted. However, other studies seem to contradict these findings by showing that this communication can sometimes remain intact in unconscious subjects. Akeju, Loggia et al. have now resolved this issue by using brain imaging to examine the changes that occur as healthy volunteers enter and emerge from a light form of anesthesia roughly equivalent to non-REM sleep. An imaging technique called PET revealed that the loss of consciousness in the subjects was accompanied by reduced activity in a structure deep within the brain called the thalamus. Reduced activity was also seen in areas of cortex at the front and back of the brain. A technique called fMRI showed in turn that communication between the cortex and the thalamus was disrupted as subjects drifted into unconsciousness, whereas communication between cortical regions was spared. As subjects awakened from the anesthesia, communication between the thalamus and the cortex was restored. These results suggest that changes within distinct brain regions give rise to different depths of unconsciousness. Loss of communication between the thalamus and the cortex generates the unconsciousness of sleep or light anesthesia, while the additional loss of communication between cortical regions generates the unconsciousness of general anesthesia or coma. In addition to explaining the mixed results seen in previous experiments, this distinction could lead to advances in the diagnosis of patients with disorders of consciousness, and even to the development of therapies that target the thalamus and its connections with cortex.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,326

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0090,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0980,036

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetEEG and Brain-Computer InterfacesTravaux en français237 207