A systematic review of quantitative EEG findings in Long COVID, Fibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Long COVID (LC) is a multisymptom clinical syndrome with similarities to Fibromyalgia Syndrome (FMS) and Chronic Fatigue Syndrome/Myalgic Encephalomyelitis (CFS/ME). All these conditions are believed to be associated with centrally driven mechanisms such as central sensitisation. There is a lack of consensus on quantitative EEG (qEEG) changes observed in these conditions. This review aims to synthesise and appraise the literature on resting-state qEEG in LC, FMS and CFS/ME, to help uncover possible mechanisms of central sensitisation in these similar clinical syndromes. A systematic search of MEDLINE, Embase, CINHAL, PsycINFO and Web of Science databases for articles published between December 1994 and September 2023 was performed. Following screening for predetermined selection criteria and out of the initial 2510 studies identified, 17 articles were retrieved that met all the inclusion criteria, particularly of assessing qEEG changes in one of the three conditions compared to healthy controls. All studies scored moderate to high quality on the Newcastle-Ottawa scale. There was a general trend for decreased low-frequency EEG band activity (delta, theta, and alpha) and increased high-frequency EEG beta activity in FMS, whereas an opposite trend was found in CFS/ME. The limited LC studies included in this review focused mainly on cognitive impairments and showed mixed findings not consistent with patterns seen in FMS and CFS/ME. Further research is required to explore whether there are phenotypes within LC that have EEG signatures similar to FMS or CFS/ME. This could inform identification of reliable diagnostic markers and possible targets for neuromodulation therapies.
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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 | 0,006 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».