Quantitative EEG Spectral Power Ratio As Cognitive Biomarker For Patients With Parkinson Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cognitive decline in patients with Parkinson disease (PD) is a major and progressing health problem that needs reliable and objective assessment tools. Aim: Toexplore the value of EEG spectral ratio as cognitive biomarker in patients with PD. Methods: This cross-sectional case control study enrolled 35 patients with PD and 20 matched healthy controls. All participants were evaluated by quantitative electroencephalography (EEG) spectral power ratio (slow/fast) over different head regions, in addition to clinical and neuropsychological assessment of the patients using Unified Parkinson’s Disease Rating Scale (UPDRS) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Results: The UPDRS score of the patients was (mean 46.8 ± SD 26.6) and total MoCA score was (mean 20.3 ± SD 5.7). Twenty four of PD patients had cognitive impairment (MoCA <26) and showed significant higher spectral power ratio over the occipital region compared to PD patients with normal cognition (P=0.028). No significant differences of spectral power ratio between PD patients and controls. No significant correlation was found between power spectral ratio, UPDRS and MoCA scores. Conclusions: The occipital EEG spectral power ratio could be used as a complementary tool to neuropsychological assessment in evaluation and follow up of cognitive decline in patients with PD.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».