Distinct and Dissociable EEG Networks Are Associated With Recovery of Cognitive Function Following Anesthesia-Induced Unconsciousness
Notice bibliographique
Résumé
The temporal trajectories and neural mechanisms of recovery of cognitive function after a major perturbation of consciousness is of both clinical and neuroscientific interest. The purpose of the present study was to investigate network-level changes in functional brain connectivity associated with the recovery and return of six cognitive functions after general anesthesia. High-density electroencephalograms (EEG) were recorded from healthy volunteers undergoing a clinically relevant anesthesia protocol (propofol induction and isoflurane maintenance), and age-matched healthy controls. A battery of cognitive tests (motor praxis, visual object learning test, fractal-2-back, abstract matching, psychomotor vigilance test, digital symbol substitution test) was administered at baseline, upon recovery of consciousness (ROC), and at half-hour intervals up to 3 h following ROC. EEG networks were derived using the strength of functional connectivity measured through the weighted phase lag index (wPLI). A partial least squares (PLS) analysis was conducted to assess changes in these networks: (1) between anesthesia and control groups; (2) during the 3-h recovery from anesthesia; and (3) for each cognitive test during recovery from anesthesia. Networks were maximally perturbed upon ROC but returned to baseline 30-60 min following ROC, despite deficits in cognitive performance that persisted up to 3 h following ROC. Additionally, during recovery from anesthesia, cognitive tests conducted at the same time-point activated distinct and dissociable functional connectivity networks across all frequency bands. The results highlight that the return of cognitive function after anesthetic-induced unconsciousness is task-specific, with unique behavioral and brain network trajectories of recovery.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».