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Enregistrement W4393321220 · doi:10.1016/j.heliyon.2024.e28982

Brain vital signs as a quantitative measure of cognition: Methodological implementation in a care home environment

2024· article· en· W4393321220 sur OpenAlexafffund
Joshua Ighalo, Eric D. Kirby, Xiaowei Song, Shaun D. Fickling, Gabriela Pawlowski, Sujoy Ghosh Hajra, Careesa C. Liu, Carlo Menon, Sudhin A. Shah, Frank Knoefel, Ryan C.N. D’Arcy

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensCarleton UniversityBruyèreUniversity of OttawaFraser HealthUniversity of British ColumbiaSurrey Memorial HospitalRoyal Columbian HospitalSimon Fraser University
Organismes subventionnairesCanadian Frailty NetworkFraser Health AuthorityUniversity of Ottawa
Mots-clésVital signsCognitionDementiaN400PsychologyEvent-related potentialAudiologyMedicineClinical psychologyPsychiatryDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Managing cognitive function in care homes is a significant challenge. Individuals in care have a variety of scores across standard clinical assessments, such as the Mini-Mental Status Exam (MMSE), and many of them have scores that fall within the range associated with dementia. A recent methodological advance, brain vital sign monitoring through auditory event-related potentials, provides an objective and sensitive physiological measurement to track abnormalities, differences, or changes in cognitive function. Taking advantage of point-of-care accessibility, the current study evaluated the methodological feasibility, the assessment of whether a particular research method can be successfully implemented, of quantitatively measuring cognition of care home residents using brain vital signs. Secondarily, the current study examined the relationship between brain vital signs, specifically the cognitive processing associated N400 component, and MMSE scores in care home residents. Materials and methods: Brain vital signs used the established N100 (auditory sensation), P300 (basic attention), and N400 (cognitive processing) event-related potential (ERP) components. A total of 52 residents were enrolled, with all participants evaluated using the MMSE. Participants were assigned into homogeneous groups based on their MMSE scores, and were categorized into low (n = 14), medium (n = 17), and high (n = 13) MMSE groups. Both brain vital sign measures and underlying ERP waveforms were examined. Statistical analyses used partial least squares correlation (PLS) analyses in which both MMSE and age were included as factors, as well as jackknife approaches, to test for significant brain vital sign changes. Results: < 0.05, corrected). Similarly, the jackknife approach emphasized the N400 latency difference between the low and high MMSE groups. Discussion and conclusion: It was possible to acquire brain vital signs measures in care home residents. Additionally, the current study evaluated brain vital signs relative to MMSE in this group. The comparison revealed significant decreasing in N400 response amplitude (cognitive processing) as a function of both MMSE score and age, as well as a slowing of N400 latency. The findings indicate that objective neurophysiological measures of impairment are detectable in care home residents across the span of MMSE scores. Direct comparison to MMSE- and age-related variables represents a critical initial step ahead of future studies that will investigate relative improvements in sensitivity, validity, reliability and related advantages of brain vital sign monitoring.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,338 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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