Assessing MMN and P3b reliably within-participant -- a comparison between the local-global paradigm and two specialized oddball sequences.
Notice bibliographique
Résumé
Mismatch negativity (MMN) and P3b are well known for their clinical utility. There exists no gold standard, however, to acquire these markers. This may explain why the within-individual sensitivity of MMN/P3b is often quite poor and why seemingly identical markers can behave differently across studies. Here we compare two traditional paradigms for MMN or P3b assessment with the recently more popular local-global paradigm which promises to assess MMN and P3b orthogonally within one oddball sequence. All three paradigms were administered to healthy participants (N=15) with concurrent EEG. A clear MMN and local effect were found for 15/15 participants. The P3b and global effect were found for 14/15 and 13/15 participants, respectively. There were no systematic differences between the global effect and P3b. Indeed, P3b amplitude was highly correlated across paradigms. The local effect differed clearly from the MMN, however. It occurred earlier compared to MMN and was followed by a much more prominent P3a effect. The two sets of peak latencies and amplitudes were also not correlated across paradigms. We conclude that the local-global paradigm is effective in evoking the traditional P3b component, but it does not capture the MMN. Caution should therefore be exercised when comparing the local effect and MMN across studies. Nevertheless, the within-individual sensitivity of both MMN and the local effect was satisfactory. The within-individual sensitivity of P3b was lower than expected in a healthy control group, which may explain the often-low sensitivity of P3b in patients with disorders of consciousness.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».