Functional connectivity for discrimination between mild cognitive impairment and subjective cognitive decline in Alzheimer disease: A study on resting‐state EEG rhythms in the Peruvian population
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The increase in cases of dementia worldwide has promoted the development of research for its detection and early intervention. However, the strategies, procedures, and tools designed to address the problem from the international level have found significant barriers in its implementation in Latin American countries, where factors such as socio‐demographic variability and clinical techniques limit their scope in terms of identification and intervention. Under this framework, research with signals in EEG / MEG has shown that the analysis of functional connectivity can be a sensitive biomarker in neurodegenerative processes, including the analysis of pre‐symptomatic stages with subsequent conversion to Alzheimer disease. This study seeks to develop robust methods for the diagnosis and characterization of Alzheimer's disease (AD) in the phase from the analysis of 160‐channel EEG signals in the Peruvian population. Method 500 screening evaluations were carried out, with 75 adults/seniors between 50 and 75 years of age being selected: 17 subjective cognitive declines, 24 with a family history of dementia and 31 mild cognitive impairment. The participants underwent four evaluation sessions, which included an EEG record in a state of rest (eyes closed and eyes open) and neuropsychological tests. Result The functional connectivity patterns are consistent with similar studies using MEG in European and North‐American population. Conclusion Our results demonstrate the utility of the EEG for the diagnosis and distinction of the previous stages of AD and the variation of the default mode network between QSM, DCL, and AF.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».