Test-Retest Reliability of Event-Related Potentials Across Three Tasks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Event-related potentials (ERPs) constitute a useful and cost-effective method to assess the neural underpinnings of multiple cognitive processes. ERPs have been used to track changes in cognitive processes in longitudinal and clinical studies. However, few studies have assessed their test-retest reliability (i.e., their consistency across time). Therefore, in the current study, we aimed to assess the test-retest reliability of ERPs (P100, N100, P200, N200, P3b, lateralized readiness potentials) across three tasks. In two assessments separated by approximately 4 months, ERPs were recorded in 26 healthy participants, during two oddball tasks (motor and counting) and a stimulus-response compatibility paradigm. Pearson’s correlations and intraclass correlations were used to assess the test-retest reliability of ERPs. Correlations between ERPs elicited by the three tasks were assessed with Pearson’s correlations. Our analyses revealed moderate to very strong test-retest reliability for most ERP components across the three tasks. Test-retest reliability did not differ between the motor and counting oddball tasks. Most ERPs were also correlated across paradigms. Therefore, these results confirm that ERPs have the potential to be reliable markers to serve as robust assessment tools in longitudinal or clinical studies.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».