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Enregistrement W3186983015 · doi:10.3390/brainsci11080968

Comparison of Brain Activation Patterns during Olfactory Stimuli between Recovered COVID-19 Patients and Healthy Controls: A Functional Near-Infrared Spectroscopy (fNIRS) Study

2021· article· en· W3186983015 sur OpenAlexaff
Roger Ho, Vijay K. Sharma, Benjamin Yong‐Qiang Tan, Alison Ying Ying Ng, Yit Shiang Lui, Syeda Fabeha Husain, Cyrus S. H. Ho, Bach Xuan Tran, Quang-Hai Pham, Roger S. McIntyre, Amanda Chan

Notice bibliographique

RevueBrain Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueOlfactory and Sensory Function Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOlfactory systemOlfactionAudiologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineFunctional near-infrared spectroscopyHemoglobinNeurosciencePsychologyInternal medicinePrefrontal cortexCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Impaired sense of smell occurs in a fraction of patients with COVID-19 infection, but its effect on cerebral activity is unknown. Thus, this case report investigated the effect of COVID-19 infection on frontotemporal cortex activity during olfactory stimuli. In this preliminary study, patients who recovered from COVID-19 infection (n = 6) and healthy controls who never contracted COVID-19 (n = 6) were recruited. Relative changes in frontotemporal cortex oxy-hemoglobin during olfactory stimuli was acquired using functional near-infrared spectroscopy (fNIRS). The area under curve (AUC) of oxy-hemoglobin for the time interval 5 s before and 15 s after olfactory stimuli was derived. In addition, olfactory function was assessed using the Sniffin’ Sticks 12-identification test (SIT-12). Patients had lower SIT-12 scores than healthy controls (p = 0.026), but there were no differences in oxy-hemoglobin AUC between healthy controls and patients (p > 0.05). This suggests that past COVID-19 infection may not affect frontotemporal cortex function, and these preliminary results need to be verified in larger samples.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,290
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,094 · 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

Citations50
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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