Validation of EEG‐based brain age index as a biomarker for dementia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Dementia is a growing cause of disability and loss of independence in the elderly, yet remains largely under‐diagnosed. A biomarker for dementia that can identify individuals with or at risk for developing dementia may help close this diagnostic gap. Deviations from the normal aging trajectory, known as Brain Age Index (BAI), have shown potential to serve as biomarkers for cognitive impairment. We aimed to investigate the association between BAI and dementia and determine whether an overnight sleep EEG‐based BAI could serve as a useful biomarker for dementia. We hypothesized that patients with dementia‐related diseases have significantly higher brain age indices than patients without dementia. Method Using a dataset of polysomnograms from 11,039 patients, we computed BAI using an EEG‐based brain age algorithm. Patients were categorized into four groups, including dementia, mild cognitive impairment (MCI), symptomatic, and non‐dementia, based on clinical diagnoses, Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and/or Mini‐Mental State Exam (MMSE) scores. Result We found an overall significant trend across dementia groups using Cuzick's test (p=0.0007). The BAI of patients with dementia (4.11 ± 10.02 yrs) were significantly higher than those of patients with no dementia (0.516 ±10.40 yrs), with p‐value of 0.002, and those of healthy subjects (‐0.67 ± 9.52 yrs), with p‐value of 0.0002. BAI was negatively correlated with MoCA (R = ‐0.1359, p = 0.006) and MMSE (R = ‐0.1201, p = 0.005). Features related to delta activity in non‐REM sleep stages 2 (N2) and 3 (N3) tend to correlate with non‐dementia, and features related to theta and delta waves in the Wake and N1 stages tend to correlate with dementia. Conclusion Our results suggests a potential for an EEG‐based Brain Age Index to serve as a biomarker of dementia. This opens new possibilities for using BAI as an assessment tool for the presence of underlying neurodegenerative disease and monitoring of disease progression.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».