P300 Wave Alterations and Cognitive Impairment in Cerebellum Lesions
Notice bibliographique
Résumé
Patients with cognitive deficits have a prolonged latency and reduced amplitude of the P300 wave. However, no study has correlated P300 wave alterations with the cognitive performance of patients with cerebellar lesions. We aimed to determine if the cognitive status of these patients was associated with P300 wave alterations. We recruited 30 patients with cerebellar lesions from the wards of the N.R.S. Medical College, Kolkata, in West Bengal (India). The Kolkata Cognitive Screening Battery tasks and the Frontal Assessment Battery (FAB) were used to assess the cognitive status and the International Cooperative Ataxia Rating Scale (ICARS) for cerebellar signs. We compared the results with the normative data of the Indian population. Patients had P300 wave alterations with a significant increase in latency and a non-significant trend in amplitude. In a multivariate model, P300 wave latency was positively associated with the ICARS kinetic subscale (p = 0.005) and age (p = 0.009), regardless of sex and years of education. In the model that included cognitive variables, P300 wave latency was negatively associated with performance in phonemic fluency (p = 0.035) and construction (p = 0.009). Furthermore, P300 wave amplitude was positively associated with the FAB total score (p < 0.001). In closing, patients with cerebellar lesions had an increase in latency and a decrease in the amplitude of the P300 wave. These P300 wave alterations were also associated with worse cognitive performance and some of the subscales of the ICARS, reinforcing that the cerebellum has motor, cognitive, and affective functions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».