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Enregistrement W4294578563 · doi:10.2147/nss.s376638

Abnormal Spontaneous Brain Activity and Cognitive Impairment in Obstructive Sleep Apnea

2022· article· en· W4294578563 sur OpenAlexaboutno aff
Wei Xie, Yongqiang Shu, Xiang Liu, Kunyao Li, Panmei Li, Linghong Kong, Pengfei Yu, Ling Huang, Ting Long, Li Zeng, Haijun Li, Dechang Peng

Notice bibliographique

RevueNature and Science of Sleep · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeurocognitiveObstructive sleep apneaInternal medicineCardiologyCognitionBrain activity and meditationSuperior frontal gyrusMagnetic resonance imagingMontreal Cognitive AssessmentAudiologyEffects of sleep deprivation on cognitive performanceCognitive impairmentPsychiatryElectroencephalographyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: This study aimed to explore the alterations in spontaneous brain activity in obstructive sleep apnea (OSA) using percent amplitude of fluctuation (PerAF) and investigate the relationship between abnormal spontaneous brain activity and cognitive impairment in OSA. Patients and Methods: Overall, 52 patients with moderate to severe OSA and 61 healthy controls (HCs) were eventually enrolled in this study. All participants underwent resting-state functional magnetic resonance (rs-fMRI) and T1-weighted imaging. The PerAF was calculated and compared between patients with OSA and HCs, with voxel level P < 0.001 and cluster level P < 0.05 corrected with Gaussian Random Field was be considered statistically different. A partial correlation analysis was used to assess the relationship between altered PerAF and clinical assessments in patients with OSA. Results: Compared to HCs, patients with OSA had significantly lower PerAF values in the right rectal gyrus and left superior frontal gyrus, but higher PerAF values in the right cerebellum posterior lobe and left middle frontal gyrus. The PerAF values of some specific regions in patients with OSA correlated with sleep efficiency and Montreal Cognitive Assessment scores. Additionally, support vector machine analysis showed that PerAF values in all differential brain regions could differentiate patients with OSA from HCs with good accuracy. Conclusion: Specific brain areas in OSA patients may exhibit aberrant neuronal activity, and these anomalies may be linked to decreased cognitive performance. This discovery offers fresh perspectives on these patients' neurocognition.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,276 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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