Assessing Mild Cognitive Impairment Using Portable Electroencephalography: The P300 Component
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Increased prevalence of mild cognitive impairments (MCIs) and dementias are a growing concern as the population ages, which produces a need for an objective, accessible, and cost-effective tool to facilitate early detection and intervention. This article investigates whether a portable electroencephalography (EEG) system can provide an effective measure of MCI using a visual oddball task to target the memory and attention event-related potential (ERP) component called the P300. In this study, 40 participants were separated into two groups: individuals with a diagnosed cognitive impairment and a healthy age-matched control group. Participants completed two typical pen-and-paper MCI assessments to gather behavioural data, which were followed by a perceptual EEG oddball task to gather brain data. Results show that the MCI group demonstrated decreased behavioural task performance in the pen-and-paper assessments and a modulated brain response during the oddball task when compared to healthy controls, which the portable EEG system revealed to be a decreased P300 peak amplitude. These results indicate the capability of portable EEGs to identify biomarkers for MCI and their potential use in the diagnostic process. This capability could provide major benefits to patients, their families, and physicians, and would also assist with Alzheimer’s research. Future research could expand on these findings by applying a lifespan or disease-span approach to investigate P300 changes in the course of a healthy individual’s life compared to P300 changes in individuals with MCI over the entire course of their disease. This research could also cultivate a greater understanding of how MCI progresses, which could improve diagnostic or treatment development.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle