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Enregistrement W4205320479 · doi:10.1101/2022.01.12.476128

Harmonized-Multinational qEEG Norms (HarMNqEEG)

2022· preprint· en· W4205320479 sur OpenAlexafffund
Min Li, Ying Wang, Carlos Lopez-Naranjo, Aini Ismafairus Abd Hamid, Alan C. Evans, Alexander N. Savostyanov, Ana Calzada‐Reyes, Ariosky Areces-González, Arno Villringer, Carlos Andrés Tobón-Quintero, Daysi García-Agustin, Deirel Paz-Linares, Dezhong Yao, Li Dong, Eduardo Aubert-Vázquez, Faruque Reza, Hazim Omar, Jafri Malin Abdullah, Janina R. Galler, John Fredy Ochoa-Gómez, Leslie S. Prichep, Lídice Galán‐Garcia, Lilia María Morales Chacón, Mitchell Valdés-Sosa, Marius Tröndle, Mohd Faizal Mohd Zulkifly, Muhammad Riddha Abdul Rahman, Natalya S. Milakhina, Nicolas Langer, P. D. Rudych, Shiang Hu, Thomas Koenig, Trinidad Virues‐Alba, Xu Lei, Maria L. Bringas-Vega, Jorge Bosch‐Bayard, Pedro A. Valdés‐Sosa

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and fetal brain pathology
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundFondation NestléNational Natural Science Foundation of ChinaUniversiti Sains MalaysiaCurtin University of TechnologyFondation Brain CanadaAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeUniversity of Electronic Science and Technology of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésHermitian matrixPsychologyMultinational corporationElectroencephalographyComputer scienceStatisticsCognitive psychologyMathematicsPure mathematicsPolitical scienceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper extends our frequency domain quantitative electroencephalography (qEEG) methods pursuing higher sensitivity to detect Brain Developmental Disorders. Prior qEEG work lacked integration of cross-spectral information omitting important functional connectivity descriptors. Lack of geographical diversity precluded accounting for site-specific variance, increasing qEEG nuisance variance. We ameliorate these weaknesses. i) Create lifespan Hermitian Riemannian multinational qEEG norms for cross-spectral tensors. These norms result from the HarMNqEEG project fostered by the Global Brain Consortium. We calculate the norms with data from 9 countries, 12 devices, and 14 studies, including 1564 subjects. Instead of raw data, only anonymized metadata and EEG cross-spectral tensors were shared. After visual and automatic quality control developmental equations for the mean and standard deviation of qEEG traditional and Hermitian Riemannian descriptive parameters were calculated using additive mixed-effects models. We demonstrate qEEG “batch effects” and provide methods to calculate harmonized z-scores. ii) We also show that the multinational harmonized Hermitian Riemannian norms produce z-scores with increased diagnostic accuracy to predict brain dysfunction at school-age produced by malnutrition only in the first year of life. We provide data and software for constructing norms. iii) We offer open code and data to calculate different individual z-scores from the HarMNqEEG dataset. These results contribute to developing bias-free, low-cost neuroimaging technologies applicable in various health settings. Highlights We create lifespan Hermitian Riemannian qEEG norms for cross-spectral tensors. The norms are based on 9 countries, 12 devices, and 14 studies, with 1564 subjects. We demonstrate qEEG “batch effects”, providing harmonization methods to remove them. Multinational harmonized z-scores increase diagnostic accuracy of brain dysfunction. Data and software are available for norm and individual z-scores calculation.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,228 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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