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Enregistrement W3109854310 · doi:10.1177/1550059420977318

Cognitive Event-Related Potentials in Young Adults With Cerebral Palsy: A Proof-of-Concept Study

2020· article· en· W3109854310 sur OpenAlexafffund
Christine L. Lackner, Jan Willem Gorter, Sidney J. Segalowitz

Notice bibliographique

RevueClinical EEG and Neuroscience · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensMcMaster UniversityBrock University
Organismes subventionnairesOntario Brain Institute
Mots-clésPsychologyEvent-related potentialAudiologyElectroencephalographyContext (archaeology)Cerebral palsyCognitionPopulationN100Developmental psychologyNeuroscienceMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cerebral palsy (CP) is a movement and posture disorder often accompanied by cognitive difficulties which can be assessed using event-related potentials (ERPs), an often-overlooked tool in this population. Here we describe our assessment protocol, examine its feasibility, and validate the use of single-subject ERP analyses in adolescents and young adults with CP, an analysis approach which recognizes the heterogeneity of the clinical population. This study involved a final sample of 9 adolescents/young adults with CP participating in the “MyStory” study (age range 16-29 years, M age = 25.0 years; 6 female; Gross Motor Function Classification System level I [n = 4], II [n = 2], III [n = 1], IV [n = 1], and V [n = 1]). ERP components were elicited over medial prefrontal and central cortex (error- and correct-related negativities [ERN/CRN], error-positivity [Pe], N100, P200, N200, P300), as well as those generated over occipital cortex (P100, N170). Group and single-subject ERP statistics were computed for ERPs recorded over both areas. Using recently developed data analysis methods (independent components analysis and robust bootstrapped single-subject statistics), we measured the number of participants demonstrating significant condition differences at the timing of each ERP component of interest. We demonstrate good validity for ERPs recorded during 2 of our 3 tasks eliciting frontal activation (eg, 4 of 6 participants with usable data showed a significant single-subject medial frontal negativity condition difference in a context-switching task) and good validity for ERPs derived from a task engaging occipital regions (eg, 8 of 9 participants each showed a significant N170 face-object condition effect).

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,300 · 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'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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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