Exploring background aperiodic electroencephalography (EEG) activity in the Bucharest Early Intervention Project.
Notice bibliographique
Résumé
Aperiodic activity is a background arrhythmic component of electroencephalogram (EEG) that is present in the power spectrum and characterized by an aperiodic offset and an aperiodic exponent. These components have been proposed as a marker of brain maturation, reflecting alterations in excitatory-inhibitory (E:I) balance and exhibiting developmental changes over time. Currently, there is limited understanding regarding how aperiodic activity changes over the course of an individual's life, particularly from early childhood to adolescence, a period when the brain undergoes significant structural and functional transformation. More importantly, considering that brain development is affected by early experience, there is no evidence on how early adversity might affect these parameters. Here, we examined the developmental trajectories of aperiodic activity from EEG data collected in the Bucharest Early Intervention Project, from early childhood to mid adolescence (from 42 months of age up to 16 years old). We examined the effects of a history of early adversity and the impact of early intervention on background aperiodic EEG activity. Surprisingly, we found little influence of a history of adversity or early intervention on these characteristics of the signal. Rather, we found nonlinear age-related trajectories in both aperiodic offset and aperiodic exponent and sex differences in the trajectory for aperiodic offset (but not exponent). These findings provide information on the maturational patterns and trajectories of brain development from early childhood to mid adolescence and how background aperiodic activity describes one aspect of EEG development. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».