P4‐203: Developing Brain Vital Signs: Initial Assessments Across the Adult Lifespan
Notice bibliographique
Résumé
The ability to accurately assess brain functional status is critical for functional monitoring in aging and Alzheimer’s disease (AD). Event related potentials (ERPs) provide a reliable, physiology-based measure of brain function, independent of potential behavioral deficits. Changes in ERP characteristics have been shown to precede manifestation of clinical symptoms in AD, and enable relatively accurate prognostication of decline in MCI patients. However, to translate laboratory-based ERP advances into improved care in AD and dementia, there remains a need for a framework for clinically accessible, objective, and physiology-based measures of key (modal) brain functions common across individuals– i.e., the equivalent of brain vital signs (BVS). Three 5-minute sessions of ERP data encompassing the entire information-processing spectrum, from auditory sensation (N100) to basic attention (P300) to cognitive processing (N400) were collected on 16 healthy individuals (range: 22-82years). Concomitant MMSE and MoCA assessed participants’ cognitive status. ERP processing used established methods, including spectral filtering (1-20Hz bandpass and 60Hz notch), segmentation (-100ms to 900ms relative to stimulus), and conditional averaging. Machine learning approaches identified ERP components at the individual level. The complex ERP data were then transformed into the BVS framework. The 3 targeted ERP components were successfully elicited in all participants. Machine learning methods identified the ERP responses at the individual level across young and older adults with high accuracy (>86.81%), sensitivity (>0.84) and specificity (>0.90). While global cognitive performance scores were in the healthy range for young (MMSE/MoCA =30±0) and older (MMSE=30, MoCA=29.3±0.5) adults, there was a significant increase in the P300 latency for the older group (p<0.05) and a similar trend was observed for the N400 latency (p=0.07). Importantly, transformation to the BVS framework retained these age-related patterns, while demonstrating a decrease in the within session variance (p<0.05). Initial validation across the adult lifespan confirmed the sensitivity of ERPs to detect age-related functional brain changes. Transformation to the BVS framework stabilized the neuronal responses while maintaining the age-related differences. The findings represent the first step in identifying and characterizing ERPs as vital signs, critical for subsequent evaluation of dysfunction.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».