P.050 Spike source localizations between the three non-REM sleep stages: resemblances to wakefulness and distinctions from REM sleep
Notice bibliographique
Résumé
Background: Sleep-wake states (SWS) affect the expression of interictal epileptiform discharges (“spikes”), which affects resultant source localization calculations used in epilepsy evaluation. We hypothesize that spike localizations from non-REM sleep 1-3 are most concordant with one another. Methods: We used Standardized low-resolution brain electromagnetic tomography (sLORETA) in Curry 8 software to calculate source localization voxels of spikes in N1-3, REM, or wakefulness (W). We assessed voxel concordance between N1-N2-N3/N1-N2-W/N1-N3-W/N2-N3-W/REM-N1-N2/REM-N1-N3/REM-N2-N3/REM-N1-W/REM-N2-W/REM-N3-W. We classified concordances into those containing and not containing a SWS (e.g. N1 vs. not-N1 = N1-N2-N3/N1-N2-W/N1-N3-W/REM-N1-N2/REM-N1-N3/REM-N1-W vs. REM-N2-W/REM-N3-W/REM-N2-N3/N2-N3-W) for comparison. Results: Concordances did not differ for N1-3 or W. However, concordances with REM were lower than those without REM as a fraction of source localization space (median 32.1% vs. 56.1%, p<0.001) and cortical grey matter (median 20.4% vs. 27.3%, p=0.003). Conclusions: As expected, source localizations from spikes in N1, N2, and N3 did not significantly differ from one another because these three states are constituent members of non-REM sleep. Surprisingly, however, source localizations derived from awake spikes – not a constituent of non-REM sleep – also did not differ. In contrast, REM was most different by reproducibly exhibiting the least three-way concordance. These findings reinforce the unique localizing ability of REM sleep.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,003 |
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 ».