MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4390194311 · doi:10.1002/alz.076924

Beta to Theta Power Ratio in Electroencephalogram Periodic Components to Discriminate Mild Cognitive Impairment and Alzheimer’s Dementia

2023· article· en· W4390194311 sur OpenAlexaff
Hamed Azami, Christoph Zrenner, Heather Brooks, Reza Zomorrodi, Daniel M. Blumberger, Corinne E. Fischer, Alastair J. Flint, Nathan Herrmann, Sanjeev Kumar, Krista L. Lanctôt, Linda Mah, Benoit H. Mulsant, Bruce G. Pollock, Tarek K. Rajji

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensBaycrest HospitalHealth Sciences CentreSunnybrook HospitalSt. Michael's HospitalSunnybrook Health Science CentreToronto Rehabilitation InstituteToronto Dementia Research AllianceUniversity Health NetworkUniversity of TorontoInstitute for Work & HealthCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectroencephalographyAperiodic graphDementiaAudiologyReceiver operating characteristicPsychologyBETA (programming language)Logistic regressionAlzheimer's diseaseCognitive impairmentCognitionInternal medicineNeuroscienceMathematicsMedicineDiseaseCombinatoricsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Alzheimer’s disease dementia (AD) and mild cognitive impairment (MCI) are often associated with abnormalities in full power spectrum of electroencephalogram (EEG), including the ratio of beta/theta. Full spectrum EEG consists of aperiodic and periodic components with the latter being better associated with cognition. We investigated whether the aperiodic and periodic power components of EEGs are disrupted differently in individuals with MCI vs. AD vs. healthy controls (HC), and whether a periodic based beta/theta ratio better differentiates the three groups than a ratio based on the full spectrum. Method Data were collected in 199 participants ‐ 44 with HC (mean (SD) age: 69.1 (5.3) years), 114 with MCI (72.3 (7.5)), and 41 with AD (75.6 (6.5)). We cleaned the data using a band‐pass filter with cut‐off frequencies 1 and 45 Hz and then independent component analysis. We then used the “fooof” toolbox to decompose the EEGs into their aperiodic and periodic components. We used the area under the receiver operating characteristic curve (AUCROC) of a logistic regression classifier to distinguish HC from MCI and AD participants, and MCI from AD participants, using beta/theta ratios based on the periodic power spectrum vs. full power spectrum. Result There was an increase in full spectrum powers for delta, theta, and gamma, and a decrease of relative power for beta in AD participants compared to HC and MCI participants. In contrast, there were no differences in aperiodic background EEG components among HC, MCI, and AD participants. Overall, the periodic and full spectrum comparisons among the three groups were comparable except for the periodic based analysis that showed a difference between MCI and HC in the occipital beta/theta ratio (Bonferroni corrected p = 0.036). Classifiers based on beta/theta power ratio in EEG periodic components distinguished AD from HC and MCI with high AUCROC values (0.94 and 0.83, respectively), and outperformed classifiers based on beta/theta power ratio in EEG all oscillations (0.078 and 0.67, respectively). Conclusion This study supports an advantage of a periodic based analysis over a full EEG spectrum analysis and the use of occipital beta/theta power ratio based on periodic components as a screening tool for AD.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAlzheimer s & DementiaMême sujetEEG and Brain-Computer InterfacesTravaux en français237 207