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Enregistrement W3110850296 · doi:10.1002/alz.038658

A portable brainwave technology in detecting functional brain changes in aging and dementia: A pilot study on feasibility of the application in residential care older adults

2020· article· en· W3110850296 sur OpenAlexaff
Tara Arvan, Kattie Sepheri, Sujoy Ghosh Hajra, Gabriela Pawlowski, Shaun D. Fickling, Ryan C.N. D’Arcy, Xiaowei Song

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensSurrey Memorial HospitalSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaIntraclass correlationAudiologyN400ElectroencephalographyCognitionMedicineCognitive impairmentPsychologyPhysical medicine and rehabilitationEvent-related potentialPsychometricsClinical psychologyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background A portable brainwave technology based on electroencephalography (EEG) / event‐related potential (ERP) has been established; i.e., the so called Brain Vital Signs ‐ BVS. Previous studies reported the development of the BVS framework and the characterization of BVS features in healthy younger adults. In the present study, we investigated the feasibility of application of this novel brainwave technology in older adult residents in long‐term care, and analyzed the relationship of the BVS scores in relation to age and dementia diagnosis. Method Fifty‐one residents in long‐term care (mean age=81.4±9.5 years; range =56‐98; 66% female) with or without dementia (31:20) participated in the study. Each participant was tested, in their residence facility, at baseline and followed for up to 12 months during which two more tests were conducted. At each test time, participants were scanned twice using the BVS device, with which the electrodes placed on the frontal, central, and posterior sites along the midline of the head. Three ERP components, N100 (perception), P300 (attention), and N400 (cognition) were identified and converted into normalized comparative scores, based on which BVS sub‐scores assessing the amplitude, latency, and the area under the curve of each component were computed. The BVS total score was generated based on the sub‐scores applying a weighted algorithm. Inter‐rater reliability was examined using Intraclass Correlation Coefficient. The BVS scores were correlated with age, and compared for dementia and cognitive status. Result Data were consistently collected from residential‐care older adults at each of the three time points with 100% success rate, suggesting the feasible application of the portably brainwave technology. Inter‐rater reliability rate was as high as 0.991‐1.000. The BVS total scores and several of the component scores were moderately related to age; e.g., Spearman correlation coefficient r=.262, p=.027 for P300 amplitude and r=‐.286, p=.016 for N400 latency. Some of the component scores differed by dementia status (e.g., t=‐2.03, p‐value= .046 for P300 latency). Conclusion The study suggests that BVS can be feasibly applied in studying older residents in long‐term care. Ongoing analysis effort is to better understand age‐ and dementia‐ associated changes of the BVS scores for practical result interpretation.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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