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Enregistrement W4402347849 · doi:10.1186/s11689-024-09570-9

Specific EEG resting state biomarkers in FXS and ASD

2024· article· en· W4402347849 sur OpenAlexafffund
Mélodie Proteau-Lemieux, Inga Sophia Knoth, Saeideh Davoudi, Charles-Olivier Martin, Anne-Marie Bélanger, Valérie Fontaine, Valérie Côté, Kristian Agbogba, Keely Vachon, Kerri Whitlock, Hazel Maridith Barlahan Biag, Angela John Thurman, Cory Rosenfelt, Flora Tassone, Lucia Capano, Leonard Abbeduto, Sébastien Jacquemont, David Hessl, Randi J. Hagerman, Andrea Schneider, François V. Bolduc, Evdokia Anagnostou, Sarah Lippé

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurodevelopmental Disorders · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Neurodevelopmental Disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoQueen's UniversityCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineMcMaster UniversityHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalUniversity of OttawaUniversity of AlbertaUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAzrieli FoundationSimons Foundation Autism Research InitiativeNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFondation Brain Canada
Mots-clésFragile X syndromeElectroencephalographyAutism spectrum disorderIntellectual disabilityResting state fMRIAudiologyPsychologyAutismNeuropsychologyNeurotypicalCognitionCorrelationDevelopmental psychologyNeuroscienceMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Fragile X syndrome (FXS) and autism spectrum disorder (ASD) are neurodevelopmental conditions that often have a substantial impact on daily functioning and quality of life. FXS is the most common cause of inherited intellectual disability (ID) and the most common monogenetic cause of ASD. Previous literature has shown that electrophysiological activity measured by electroencephalogram (EEG) during resting state is perturbated in FXS and ASD. However, whether electrophysiological profiles of participants with FXS and ASD are similar remains unclear. The aim of this study was to compare EEG alterations found in these two clinical populations presenting varying degrees of cognitive and behavioral impairments. METHODS: Resting state EEG signal complexity, alpha peak frequency (APF) and power spectral density (PSD) were compared between 47 participants with FXS (aged between 5-20), 49 participants with ASD (aged between 6-17), and 52 neurotypical (NT) controls with a similar age distribution using MANCOVAs with age as covariate when appropriate. MANCOVAs controlling for age, when appropriate, and nonverbal intelligence quotient (NVIQ) score were subsequently performed to determine the impact of cognitive functioning on EEG alterations. RESULTS: Our results showed that FXS participants manifested decreased signal complexity and APF compared to ASD participants and NT controls, as well as altered power in the theta, alpha and low gamma frequency bands. ASD participants showed exaggerated beta power compared to FXS participants and NT controls, as well as enhanced low and high gamma power compared to NT controls. However, ASD participants did not manifest altered signal complexity or APF. Furthermore, when controlling for NVIQ, results of decreased complexity in higher scales and lower APF in FXS participants compared to NT controls and ASD participants were not replicated. CONCLUSIONS: These findings suggest that signal complexity and APF might reflect cognitive functioning, while altered power in the low gamma frequency band might be associated with neurodevelopmental conditions, particularly FXS and ASD.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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