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Enregistrement W4243216855 · doi:10.7287/peerj.3839v0.1/reviews/1

Peer Review #1 of "Slower EEG alpha generation, synchronization and “flow”—possible biomarkers of cognitive impairment and neuropathology of minor stroke (v0.1)"

2017· peer-review· en· W4243216855 sur OpenAlexaboutno aff
Jelena Petrović, Vuk Milošević, Miroslava Živković, Dragan Stojanov, Olga Milojkovic, Aleksandar Kalauzi, Jasna Šaponjić

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuropathologyElectroencephalographyNeuroscienceCognitive impairmentSynchronization (alternating current)PsychologyStroke (engine)Minor (academic)CognitionMedicineComputer scienceInternal medicinePhysicsDiseaseHumanitiesComputer networkArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: We investigated EEG rhythms, particularly alpha activity, and their relationship to post-stroke neuropathology and cognitive functions in the subacute and chronic stages of minor strokes.Methods: We included 10 patients with right middle cerebral artery (MCA) ischemic strokes and 11 healthy controls.All the assessments of stroke patients were done both in the subacute and chronic stages.Neurological impairment was measured using the National Institute of Health Stroke Scale (NIHSS), whereas cognitive functions were assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and MoCA memory index (MoCA-MIS).The EEG was recorded using a 19 channel EEG system with standard EEG electrode placement.In particular, we analyzed the EEGs derived from the four lateral frontal (F3,F7,F4,F8), and corresponding lateral posterior (P3,P4,T5,T6) electrodes.Quantitative EEG analysis included: the group FFT spectra, the weighted average of alpha frequency (ɑAVG), the group probability density distributions of all conventional EEG frequency band relative amplitudes (EEG microstructure), the interand intra-hemispheric coherences, and the topographic distribution of alpha carrier frequency phase potentials (PPs).Statistical analysis was done using a Kruskal-Wallis ANOVA with a post-hoc Mann-Whitney U two-tailed test, and Spearman's correlation.Results: We demonstrated transient cognitive impairment alongside a slower alpha frequency (αAVG) in the subacute right MCA stroke patients vs. the controls.This slower alpha frequency showed no amplitude change, but was highly synchronized intrahemispherically, overlying the ipsi-lesional hemisphere, and inter-hemispherically, overlying the frontal cortex.In addition, the disturbances in EEG alpha activity in subacute stroke patients were expressed as a decrease in alpha PPs over the frontal cortex and an PeerJ reviewing

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,096
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil0,797

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,096
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2380,137

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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