Assessing awareness in severe Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background There is an urgent need to understand the nature of awareness in severe AD to ensure effective person‐centred care. Transcranial Magnetic Stimulation (TMS) combined with Electroencephalography (EEG), Event Related Potentials (ERPs) and functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) are robust techniques for assessing awareness in clinical populations who are unable to communicate. We present novel feasibility and preliminary data on using these methods to assess capacity for consciousness and contents of awareness in severe AD. Method a) TMS‐EEG was performed in 6 healthy older controls and 3 people with severe AD. The perturbational complexity index (PCIST) was calculated as a measure of capacity for conscious awareness. b) ERPs were recorded during a masked visual perception paradigm and analysed for the presence of visual awareness negativity and P400 components, previously identified as associated with conscious visual perception. c) An fMRI movie‐viewing task, validated in previous studies to demonstrate activation in a fronto‐parietal network during conscious engagement with the film was also conducted. Result a) Participants with severe AD demonstrated a PCIST around the previously identified threshold for consciousness, suggesting reduced capacity for consciousness. b) In response to viewing faces, two patients with severe AD provisionally demonstrated similar visual awareness negativity to healthy controls. c) Healthy controls and one person with severe AD revealed spatially, but not temporally similar activation in a fronto‐parietal network, suggesting differences in conscious engagement with the movie. Conclusion These biomarkers provide experimental approaches to assess awareness and improve understanding and care for people with severe AD.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».