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Enregistrement W3110837854 · doi:10.1093/neuonc/noaa222.698

QOL-40. THE IMPACT OF TASK COMPLEXITY ON INFORMATION PROCESSING SPEED AND NEURAL COMMUNICATION IN PAEDIATRIC BRAIN TUMOUR SURVIVORS

2020· article· en· W3110837854 sur OpenAlexaff
Elizabeth Cox, Juanita Atton, Julie Tseng, Sonya Bells, Cynthia de Medeiros, Suzanne Laughlin, Éric Bouffet, Donald Mabbott

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetoencephalographyCognitionAudiologyTask (project management)NeuroimagingNeuroscienceMedicineElectroencephalographyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Paediatric brain tumour survivors (PBTS) experience slower information processing speed (IPS) that contributes to difficulty performing tasks of minimal (MC) and greater complexity (GC), and is related to aberrant neural communication. It is still unknown whether deficient IPS exists during increasing complexity. We aim to determine if PBTS experience deficient IPS and neural communication relative to typically developing children (TDC) during an increasingly complex visual-motor reaction time (RT) task. During magnetoencephalography recording, participants (n=58, 12.69 ±3.24 years) pressed a button with their left or right thumb after an arrow pointing in the corresponding direction appeared on a screen. During two MC conditions, the arrow pointed in a single direction. During a GC condition, the arrow alternated direction randomly. Mean RT >3SD and signal artifacts were removed prior to analyses. The phase lag index (PLI) estimated neural communication between 90 cortical sources. Linear regression and Network Based Statistics assessed group differences in mean RT and the PLI. PBTS demonstrated increased RT relative to TDC during the GC condition (p=0.04, MPBTS=354.00s, MTDC=326.00s). Group differences in mean RT during MC conditions and the PLI during all conditions were not detected (p>0.05). These results suggest PBTS experience slower IPS during GC. Reduced IPS is thought to contribute to difficulty recruiting cognitive resources needed to perform more complex tasks. Subtle deficits in neural communication may underlie slower IPS. The weighted PLI is superior to the PLI when estimating small differences in neural communication. We will now use the weighted PLI to assess task-related neural communication.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 GPT0,321
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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