Association of resting-state EEG with suicidality in depressed patients: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The incidence of suicide is high among adolescents and young adults, especially those suffering from psychiatric diseases. Because of the reported association between depression and suicidality, exploring suicide risk factors in depressed patients is crucial for the identification of those at high risk and preventing suicide. In recent decades, electroencephalography parameters have been considered for identifying biomarkers of suicide ideation and attempts in depressed patients. This study aimed to review the available literature on resting-state EEG for suicidality in depressed patients. METHOD: A systematic search was performed in five electronic databases, including APA PsycINFO, Embase, Medline (via PubMed), Scopus, and Web of Science. Papers with full text available in English in which resting-state EEG was evaluated in depressed patients with suicide ideation or suicide attempts compared to a control group of healthy subjects or non-suicidal depressed patients were included. The risk of bias was assessed by using the Newcastle-Ottawa scale. RESULTS: A total of 4665 references were retrieved from five electronic databases from which eleven studies were included in this systematic review. A meta-analysis was not performed due to the substantial heterogeneity of the studies. Five of the eleven reviewed papers were classified as high-quality, and six had moderate quality. CONCLUSIONS: According to the included studies in this review, the EEG signals of depressed patients with suicide ideation or suicide attempts may be different from patients with low risk of suicidality or healthy subjects. Connectivity measures sound more promising parameters than the power spectral analysis and EEG asymmetry. PROTOCOL REGISTRATION: The protocol of this review was registered in PROSPERO (No. CRD42024502056).
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».