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Enregistrement W3164741453 · doi:10.1016/j.braindev.2021.05.004

A study on the relationship between non-epileptic fast (40 – 200 Hz) oscillations in scalp EEG and development in children

2021· article· en· W3164741453 sur OpenAlexfundno aff
Makio Oka, Katsuhiro Kobayashi, Takashi Shibata, Hiroki Tsuchiya, Yoshiyuki Hanaoka, Mari Akiyama, Teruko Morooka, Masao Matsuhashi, Tomoyuki Akiyama

Notice bibliographique

RevueBrain and Development · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyMcGill University
Mots-clésElectroencephalographyAudiologyScalpAutism spectrum disorderNeurocognitivePsychologyEpilepsyAutismMedicineDevelopmental psychologyCognitionNeuroscienceSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Physiological gamma and ripple activities may be linked to neurocognitive functions. This study investigated the relationship between development and non-epileptic, probably physiological, fast (40-200 Hz) oscillations (FOs) including gamma (40 - 80 Hz) and ripple (80 - 200 Hz) oscillations in scalp EEG in children with neurodevelopmental disorders. METHODS: Participants were 124 children with autism spectrum disorder (ASD) and/or attention deficit/hyperactivity disorder (ADHD). Gamma and ripple oscillations were explored from 60-second-long sleep EEG data in each subject using a semi-automatic detection tool supplemented with visual confirmation and time-frequency analysis. RESULTS: Gamma and ripple oscillations were detected in 25 (20.2%) and 22 (17.7%) children, respectively. The observation of one or more occurrence(s) of ripple oscillations, but not gamma oscillations, was significantly related to lower age at EEG recording (odds ratio, OR: 0.727 [95% confidence interval, CI: 0.568-0.929]), higher intelligence/developmental quotient (OR: 1.041, 95% CI: 1.002-1.082), and lack of a diagnosis with ADHD (OR: 0.191, 95% CI: 0.039 - 0.937) according to a binominal logistic regression analysis that included diagnosis with ASD, sex, history of perinatal complications, history of febrile seizures, and use of a sedative agent for the EEG recording as the other non-significant parameters. Diagnostic group was not related to frequency or power of spectral peaks of FOs. CONCLUSION: The production of non-epileptic scalp ripples was confirmed to be associated with brain development and function/dysfunction in childhood. Further investigation is necessary to interpret all of the information on higher brain functions that may be embedded in scalp FOs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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