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Enregistrement W3149655449 · doi:10.1007/s12325-021-01718-6

Sensitivity, Specificity and Accuracy of a Novel EEG-Based Objective Test, the Cognalyzer®, in Detecting Cannabis Psychoactive Effects

2021· article· en· W3149655449 sur OpenAlexafffund
Alison C. McDonald, Israel Gasperin Haaz, Weikai Qi, David C. Crowley, Najla Guthrie, Malkanthi Evans, Dan Bosnyak

Notice bibliographique

RevueAdvances in Therapy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensLouisiana-Pacific (Canada)
Organismes subventionnairesOntario Centre of Innovation
Mots-clésMcNemar's testMedicineCannabisInhalationElectroencephalographyAnesthesiaInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current standards for identifying recent cannabis use are based on body fluid testing. The Cognalyzer ® is a novel electroencephalography (EEG) measurement device and algorithm designed to objectively characterize brainwave alterations associated with cannabis. The objective of this study was to assess the accuracy, sensitivity and specificity levels of the Cognalyzer ® to characterize brainwave alterations following cannabis inhalation. Seventy-five participants, aged 19–55 years, were enrolled, and oral fluid samples were collected pre-cannabis inhalation. EEG and subjective drug effects questionnaire (DEQ) were administered pre- and post-ad libitum cannabis inhalation. Fifty participants remained in the clinic for 4 h post-inhalation. Blinded analyses of the EEG files were conducted by Zentrela Inc. using two versions (V1 and V2) of the Cognalyzer ® algorithm. Pre- vs. post-inhalation comparison status was characterized by the Cognalyzer ® and summarized for: sensitivity, specificity, accuracy, percent false positive, percent false negative and positive and negative predictive value. The null hypothesis was tested using McNemar’s test. Cognalyzer ® results pre- and post-inhalation were combined with the oral fluid tetrahydrocannabinol (THC) concentration to evaluate potential to improve current drug testing. The two versions of the Cognalyzer ® algorithm had similar diagnostic results. Diagnostic outcomes were improved when participants with missing EEG recordings or electrode placement errors were removed. The Cognalyzer ® accuracy was 85.5% and 83.9%, sensitivity was 87.1% and 88.7%, and specificity was 83.9% and 79.0% for algorithm V1 and V2, respectively. Combining Cognalyzer ® results with oral fluid concentrations reduced false-positive oral fluid test results by up to 49%. The Cognalyzer ® characterized brainwave alterations associated with cannabis inhalation with high levels of accuracy in a population of participants with varied cannabis inhalation histories, relative to the comparison standard of pre- vs. post-inhalation status. The Cognalyzer ® allows the results to be generalized to the larger population addressing a limitation in currently accepted standards.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,403
Score d'incertitude au seuil0,521

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,320 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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