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Enregistrement W4386624953 · doi:10.1186/s41983-023-00726-3

P300 event-related potentials in patients with multiple sclerosis

2023· article· en· W4386624953 sur OpenAlexaboutno aff
Hussein Ghani Kaddoori

Notice bibliographique

RevueThe Egyptian Journal of Neurology Psychiatry and Neurosurgery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAl-Nahrain University
Mots-clésExpanded Disability Status ScaleMultiple sclerosisCognitionDiseaseEvent-related potentialMedicineMontreal Cognitive AssessmentAudiologyPsychologyPhysical therapyCognitive impairmentInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Cognitive impairment (CI) is a common and disabling symptom during the disease even in the earliest “preclinical” phase of patients with MS (pwMS). This study aims to assess cognitive function by measuring P300 event-related potential (ERP) and to look into the relationship between P300 abnormalities with the severity of the physical disability, education level, and disease duration. Methods Fifty pwMS (28 females and 22 males) aged 20–54 years and fifty healthy subjects comprised of 21 females and 29 males aged 18–50 years serves as the control group was studied. All participants underwent medical history, neurological examination, cognitive functions using the Montreal Cognitive Assessment scale (MoCA) and the P300 ERP. Results In this study, 48% of pwMS had CI. They had a longer P300 latency and a lower amplitude. Those with impaired cognition had a longer duration of illness and higher Expanded Disability Status Scale (EDSS), whereas those with intact cognition had a higher education level. P300 latency was correlated positively with EDSS and disease duration, but negatively with education level. P300 amplitude was found to be negatively correlated with EDSS, and disease duration but positively to the education level. Conclusions P300, as a non-invasive test, would support the presence of CI in pwMS patients and could be used for screening in daily practice. P300 has a strong relationship with illness duration, disease subtypes, EDSS, and education level.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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