Individualized assessment of residual cognition in patients with disorders of consciousness
Notice bibliographique
Résumé
Patients diagnosed with disorders of consciousness show minimal or inconsistent behavioural evidence of conscious awareness. However, using functional neuroimaging, recent research in clinical neuroscience has identified a subpopulation of these patients who reliably produce neural markers indicative of awareness. In this study, we recorded electroencephalograms during a response-free movie task to assess narrative processing in patients with disorders of consciousness. Thirteen patients diagnosed with a disorder of consciousness and 28 healthy controls participated in this study. We designed a movie-watching/listening paradigm involving two suspenseful movie clips, one audiovisual and one audio-only, and used electroencephalography to extract patterns of brain activity that were maximally correlated between subjects. These activity patterns served as electrophysiological indices of narrative processing, which were compared to the neural responses of patients during the same movies. Our analysis revealed two patterns of neural activity, one for each movie condition, that were significantly and reliably correlated between healthy participants. Of the twelve patients who watched the audiovisual movie, 25% produced a pattern of activity that was significantly correlated with the healthy group, while of the ten who listened to the audio narrative, 30% produced electrophysiological patterns similar to controls (one patient responded appropriately to both). The method presented here allows for rapid bedside assessment of higher-order cognitive processing in patients with disorders of consciousness. By leveraging the common neural response to movie stimuli, we were able to identify comparable patterns of brain activity in individual, behaviourally non-responsive patients, reflecting a capacity for narrative processing.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».