Changes in EEG Microstate Dynamics and Cognition Post‐Chemotherapy in People With Breast Cancer
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 (RS) electroencephalography (EEG) data of women with breast cancer before and following chemotherapy treatment. METHODS: Data from eight female participants between the ages of 30 and 52 (mean age = 44.8 years, SD = 7.3 years) were analyzed. Cognitive function was assessed using the PROMIS (Patient-Reported Outcomes Measurement Information System) and the Trail Making Test (TMT). Five minutes of RS 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 score. Overall, microstate durations were significantly longer (p < 0.001, d = 2.837) and less evenly distributed following chemotherapy. The mean duration of microstate D (involved in attention/executive functions) significantly increased following chemotherapy (p = 0.007, d = 1.339). Comparing behavioral and microstate measures that exhibited a large effect size, no significant correlations were observed either before or after chemotherapy. CONCLUSIONS: We observed self-reported cognitive impairment and disturbed functional dynamics in the RS brain following chemotherapy. This exploratory study provides new evidence using a within-cohort design showing that changes occur in large scale brain dynamics related to the cognitive effects of chemotherapy. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov identifier: NCT03277898.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».