Interhemispheric differences in P1 and N1 amplitude in EEG and MEG differ across older individuals with a concussion compared with age‐matched controls
Notice bibliographique
Résumé
We studied the effects of mild traumatic brain injury (mTBI) in an aging population. We examined visual search with event-related potentials (ERPs) and event-related fields (ERF) for a lateral color singleton focusing on the P1 and N1 in each hemisphere. Forty participants (19 mTBI and 21 controls) aged 50 to 72 performed a visual search task, while we recorded their magnetoencephalogram (MEG) with simultaneous electroencephalogram (EEG). We compared visual ERPs and ERFs and associated cortical activity estimated using MEG source localization. Relative to matched controls, participants with an mTBI had a smaller P1 in the left hemisphere and a smaller N1 in the right hemisphere. Also, mTBI participants showed inversed activation patterns across the hemispheres during the N1 in MEG compared with controls. This is the first study to investigate the impact of mTBI on neuronal source activations during early visual processing in an aging population. Results showed that when aging individuals suffer from an mTBI, there are perturbations in the amplitude and hemispheric dominance patterns in the visual P1 and N1 responses that are visible for months to years following the injury. Our findings indicate that mTBI can lead to modifications of sensory and/or perceptual responses, suggesting possible adaptive functional reorganization following mTBI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».