Changes in EEG microstate dynamics and cognition post-chemotherapy in people with breast cancer: A pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Chemotherapy-related cognitive changes following breast cancer are commonly reported; however, changes in brain dynamics of large-scale neural networks remain unclear. Using data from the Aerobic exercise and CogniTIVe functioning in women with breAsT cancEr (ACTIVATE) trial, we conducted exploratory analyses to compare self-reported and objective measures of cognition and applied microstate analysis to resting state electroencephalography (EEG) data of women with breast cancer before and following chemotherapy treatment. Methods: Data from 8 female participants between the ages of 30 and 52 (mean age = 44.8 yrs, SD = 7.3 yrs) were analyzed. Cognitive function was assessed using the PROMIS (Patient-Reported Outcomes Measurement Information System) and the Trail Making Test (TMT). Five minutes of resting state, eyes-closed EEG data were also collected. Seven EEG microstates were extracted and mean microstate duration and occurrence were computed. Results: Following chemotherapy, there was a significant decrease in the PROMIS score (p = 0.003, d = 1.601), but no significant difference in the TMT. Overall, durations of microstates were significantly longer (p < 0.001, d = 2.837) and less evenly distributed following chemotherapy. The mean duration of microstate D significantly increased following chemotherapy (p = 0.007, d = 1.339). No significant correlations between microstate features and the PROMIS score were observed. Conclusions: We observed self-reported cognitive impairment and disturbed functional dynamics in the resting state brain following chemotherapy treatment. These results introduce a potential novel biomarker to evaluate the changes in large scale brain dynamics related to the cognitive effects of chemotherapy.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».