Application of the P300 potential in cognitive impairment assessments after transient ischemic attack or minor stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background The aims of this study were to determine the relationships between changes inlatency and amplitude of the P300 event-related potential component and cognitive impairmentsin patients after a transient ischemic attack (TIA) or a minor stroke and to assess thesuitability of the P300 for screening for cognitive impairments.Material and Method Sixty-five TIA or minor stroke patients diagnosed at the NeurologyDepartment of Beijing Tiantan Hospital, Capital Medical University from June 2015 toDecember 2016 and 30 healthy people evaluated in the same period were included. Allpatients were examing neuropsychological scales and event-related potentials within7 ± 3 days of onset of the disease. The TIA/minor stroke group was divided into normal cognition group(NC) and cognitive impairment group. The cognitive impairment group was further divided into vascular cognitive impairment with no dementia(VCIND) group and vascular dementia (VD) group to analyze the relationship between P300 latency.Results The P300 latency at each recording electrode was longer in the NC and VCIND groups than healthy control group (P < 0.001), the P300 latency of VCIND group longer than NC group (P < 0.001). When the P300-Fz latency cut-off value was 358.6 ms,the sensitivity for diagnosing cognitive impairment in patients after TIA/minor stroke was 0.875 and the specificity was 0.765.Conclusions The P300 latency delay can be used to detect cognitive impairments in patients after TIA/minor stroke and the P300-Fz latency is more sensitive for diagnosing cognitiveimpairments in TIA/minor stroke patients.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».