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Enregistrement W2999490682 · doi:10.1016/j.yebeh.2019.106859

Assessing various sensorimotor and cognitive functions in people with epilepsy is feasible with robotics

2020· article· en· W2999490682 sur OpenAlexafffund
Leif Simmatis, Albert Jin, Michelle A. Keiski, Lysa Boissé Lomax, Stephen H. Scott, Gavin P. Winston

Notice bibliographique

RevueEpilepsy & Behavior · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreQueen's University
Organismes subventionnairesOntario Research Foundation
Mots-clésEpilepsyCognitionPhysical medicine and rehabilitationPsychologyPsychosocialEffects of sleep deprivation on cognitive performanceTask (project management)Elementary cognitive taskMedicineNeurosciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Epilepsy is a common neurological disorder characterized by recurrent seizures, along with comorbid cognitive and psychosocial impairment. Current gold standards of assessment can quantify cognitive and motor performance, but may not capture all subtleties of behavior. Here, we study the feasibility of assessing various upper limb sensorimotor and cognition functions in people with epilepsy using the Kinarm robotic assessment system. We quantify performance across multiple behavioral domains and additionally consider the possible effects of epilepsy subtype and medication. METHODS: We recruited individuals with a variety of epilepsy subtypes. Participants performed 8 behavioral tasks that tested motor, cognitive, and sensory domains. We collected data on the same tasks from a group of control participants that had no known neurological impairments. We quantified performance using Task Scores, which provide a composite measure of overall performance on a given task and are adjusted for age, sex, and handedness. RESULTS: We collected data from 46 individuals with epilepsy and 92 control participants. The assessment was well-tolerated, with no adverse events recorded. Cognitive tasks testing spatial working memory, executive function, and motor response inhibition were the most frequently impaired in the epilepsy cohort, with 33/46 (72%) being outside the normal range on at least one of these tasks. Additionally, 29/46 (63%) were impaired on at least one task testing primarily motor skill, and 14/46 (30%) were impaired on a proprioceptive sensory task. People with either focal epilepsy or generalized epilepsy performed significantly worse on both motor and cognitive tasks than control participants after correcting for multiple comparisons. There were no statistical differences between generalized and focal epilepsy groups on Task Scores. Finally, individuals taking topiramate trended toward having worse performance on a spatial working memory task than other individuals with epilepsy who were not taking topiramate. CONCLUSIONS: Kinarm robotic assessment is feasible in individuals with epilepsy and is well-tolerated. Our robotic paradigm can detect impairments in various sensorimotor and cognitive functions across the population with epilepsy. Future studies will explore the role of epilepsy subtype and medications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations14
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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