Contingent negative variation: a biomarker of abnormal attention in functional movement disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Contingent negative variation (CNV) is a negative cortical wave that precedes a pre-cued imperative stimulus requiring a quick motor response. It has been related to motor preparation and anticipatory attention. The aim was to ascertain whether the clinical improvement of functional movement disorders after physiotherapy would be associated with faster reaction times and modulation of CNV. METHODS: Motor performance and CNV were analysed during a pre-cued choice reaction time task with varying cue validity. Twenty-one patients with functional movement disorders and 13 healthy controls at baseline were compared. Patients then underwent physiotherapy. At follow-up after physiotherapy, patients were categorized as clinically improved (responders) or not improved (non-responders) and retested. RESULTS: At baseline, patients did not generate CNV, contrary to controls [mean amplitude (µV) at the end of preparation to move: patients -0.47 (95% CI -1.94, 1.00) versus controls -2.59 (95% CI -4.46, -0.72)]. Responders performed faster after physiotherapy [mean natural logarithm (ln) reaction time (RT) (ms): follow-up 6.112 (95% CI 5.923, 6.301) versus baseline 6.206 (95% CI 6.019, 6.394), P = 0.010], contrary to non-responders. Simultaneously, responders showed a recovery of CNV after physiotherapy [follow-up -1.95 (95% CI -3.49, -0.41) versus baseline -0.19 (95% CI -1.73, 1.35), P < 0.001], contrary to non-responders [follow-up -0.32 (95% CI -1.79, 1.14) versus baseline -0.72 (95% CI -2.19, 0.75), P = 0.381]. CONCLUSIONS: Clinical improvement of functional movement disorders after physiotherapy was associated with faster reaction times and normalization of CNV, which was absent at baseline. These findings suggest that CNV may constitute a useful neurophysiological biomarker related to abnormal attention in functional movement disorders.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».