P.105 Using mobile electroencephalography for rapid detection of mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mild cognitive impairment (MCI) is a concern for our aging population as it can be a pre-cursor to dementia. However, the diagnosis of MCI can be quite problematic and can come long after initial onset. Here, we sought to use a new technology we have previously validated for research – mobile electroencephalography (mEEG) – to measure brain function to see if we could rapidly detect differences in brain activity between people with and without MCI. Methods: Participants (60: mean age 65) were recruited for a control (30) and an MCI group (30). All participants were screened for MCI using standard RBANS and the MOCA assessments. Participants completed a standard n-Back assessment of working memory while mEEG data was recorded. A key feature here is that we used mEEG technology thus application of the device and the n-Back test was completed in under 10 minutes for each participant. Results: Our key finding is that we observed increased frontal mEEG theta power (brain oscillations between 4 and 7 Hz) for MCI participants relative to controls (p < 0.001). Conclusions: Importantly, our work demonstrates a potential novel rapid brain-based assessment for MCI that would afford earlier detection of disease onset.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 0,001 |
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 ».