Standardized EEG for multi-site biomarker-informed trials: Implementation in the Canadian Biomarker Integration Network in Depression
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To standardize EEG practices in research and facilitate the transition to multi-site biomarker-informed clinical trials, with the aim of enhancing the treatment of depression and other neuropsychiatric disorders. METHODS: This study details the approaches employed by the Canadian Biomarker Integration Network in Depression (CAN-BIND), a collaborative, multi-site network supported by the Ontario Brain Institute and Brain Canada, focused on enhancing depression care. To achieve our objective, we implemented strategies to reduce variability across CAN-BIND sites participating in EEG data collection. RESULTS: We implemented standardization solutions in three key areas: infrastructure, procedures, and toolboxes. As part of this initiative, we developed two novel toolboxes designed to automatically clean EEG data and ensure that high-quality standards are met prior to biomarker extraction, enhancing the homogeneity of collected EEG data. CONCLUSIONS: Achieving standardization of EEG procedures in multi-site studies is essential for the successful implementation of biomarker-informed clinical trials. SIGNIFICANCE: Our study offers comprehensive solutions for EEG practices across multiple sites, providing valuable insights and inspiration for establishing standardization approaches in collaborative neuroimaging efforts beyond depression research.
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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 | 0,109 | 0,163 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».