Use of functional magnetic resonance imaging to assess cognition and consciousness in severe Guillain-Barré syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Functional neuroimaging may provide a viable means of assessment and communication in patients with Guillain-Barré Syndrome (GBS) mimicking the complete locked-in state. Functional neuroimaging has been used to assess residual cognitive function and has allowed for binary communication with other behaviourally non-responsive patients, such as those diagnosed with unresponsive wakefulness syndrome. We evaluated the potential application of functional neuroimaging using a clinical-grade scanner to determine if individuals with severe GBS retained auditory function, command following, and communication. Methods: Fourteen healthy participants and two GBS patients were asked to perform motor imagery and spatial navigation imagery tasks while being scanned using functional magnetic resonance imaging. The GBS patients were also asked to perform additional functional neuroimaging scans to attempt communication. Results: The motor imagery and spatial navigation task elicited significant activation in appropriate regions of interest for both GBS patients, indicating intact command following. Both patients were able to use the imagery technique to communicate in some instances. Patient 1 was able to use one of four communication tasks to answer a question correctly. Patient 2 was able to use three of seven communication tasks. However, two questions were incorrectly answered while a third was non-verifiable. Conclusions: GBS patients can respond using mental imagery and these responses can be detected using functional neuroimaging. Furthermore, these patients may also be able to use mental imagery to provide answers to 'yes' or 'no' questions in some instances. We argue that the most appropriate use of neuroimaging-based communication in these patients is to allow them to communicate wishes or preferences and assent to previously expressed decisions, rather than to facilitate decision-making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».