Dissociations between spontaneous EEG features and the Perturbational Complexity Index in the minimally conscious state
Notice bibliographique
Résumé
The analysis of spontaneous EEG is a cornerstone in the assessment of patients with disorders of consciousness (DoC). Alterations in specific frequency bands have been reported, including a predominance of delta power in vegetative state/unresponsive wakefulness syndrome (VS/UWS) patients in contrast with a predominance of alpha activity in minimally conscious state patients (MCS). Although preserved EEG patterns are highly suggestive of consciousness even in unresponsive patients, moderately or severely abnormal patterns are difficult to interpret. Indeed, growing evidence shows that consciousness can be present despite either large delta or reduced alpha activity in spontaneous EEG. Quantifying the complexity of EEG responses to direct cortical perturbations (Perturbational Complexity Index; PCI) may complement the observational approach and provide a reliable assessment of consciousness even when spontaneous EEG features are inconclusive. To systematically test this hypothesis, we compared PCI to EEG spectral measures in the same population of MCS patients (n=40) hospitalized in rehabilitation facilities. We found a remarkable EEG background variability across MCS patients as compared to healthy controls and a non-negligible number of patients with predominant delta and highly reduced alpha power in spontaneous EEG. Conversely, PCI values invariably suggested a capacity for consciousness in all MCS patients, consistent with the presence of clearly discernible, albeit fleeting, behavioral signs of awareness. These results confirm that spontaneous EEG rhythms may dissociate from the actual capacity for consciousness and suggest that a perturbational approach can effectively compensate for this pitfall with practical implications for the individual patient’s stratification and tailored rehabilitation.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».