Beta to theta power ratio in EEG periodic components as a potential biomarker in mild cognitive impairment and Alzheimer’s dementia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alzheimer's dementia (AD) is associated with electroencephalography (EEG) abnormalities including in the power ratio of beta to theta frequencies. EEG studies in mild cognitive impairment (MCI) have been less consistent in identifying such abnormalities. One potential reason is not excluding the EEG aperiodic components, which are less associated with cognition than the periodic components. Here, we investigate whether aperiodic and periodic EEG components are disrupted differently in AD or MCI vs. healthy control (HC) individuals and whether a periodic based beta/theta ratio differentiates better MCI from AD and HC groups than a ratio based on the full spectrum. METHODS: Data were collected from 44 HC (mean age (SD) = 69.1 (5.3)), 114 MCI (mean age (SD) = 72.2 (7.5)), and 41 AD (mean age (SD) = 75.7 (6.5)) participants. Aperiodic and periodic components and full spectrum EEG were compared among the three groups. Receiver operating characteristic curves obtained via logistic regression classifications were used to distinguish the groups. Last, we explored the relationships between cognitive performance and the beta/theta ratios based on the full or periodic spectrum. RESULTS: Aperiodic EEG components did not differ among the three groups. In contrast, AD participants showed an increase in full spectrum and periodic relative powers for delta, theta, and gamma and a decrease for beta when compared to HC or MCI participants. As predicted, MCI group differed from HC participants on the periodic based beta/theta ratio (Bonferroni corrected p-value = 0.036) measured over the occipital region. Classifiers based on beta/theta power ratio in EEG periodic components distinguished AD from HC and MCI participants, and outperformed classifiers based on beta/theta power ratio in full spectrum EEG. Beta/theta ratios were comparable in their association with cognition. CONCLUSIONS: In contrast to a full spectrum EEG analysis, a periodic-based analysis shows that MCI individuals are different on beta/theta ratio when compared to healthy individuals. Focusing on periodic components in EEG studies with or without other biological markers of neurodegenerative diseases could result in more reliable findings to separate MCI from healthy aging, which would be valuable for designing preventative interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
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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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».