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Enregistrement W4414138043 · doi:10.3389/fnins.2025.1604173

Assessing consciousness in patients with locked-in syndrome using their EEG

2025· article· en· W4414138043 sur OpenAlexaff
Sophie Adama, Martin Bogdan

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neuroscience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesUniversität LeipzigEberhard Karls Universität TübingenDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésConsciousnessPersistent vegetative stateElectroencephalographyLevel of consciousnessCognitionQuality (philosophy)Scale (ratio)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research indicates that locked-in syndrome (LIS) patients retain both consciousness and cognitive functions, despite their inability to perform voluntary muscle movements or communicate. Brain-Computer Interfaces (BCIs) provide a means for these patients to communicate, which is crucial, as the ability to interact with their environment has been shown to significantly enhance their wellbeing and quality of life. This paper presents an innovative approach to analyzing electroencephalogram (EEG) data from four LIS patients to assess their consciousness levels, referred to as normalized consciousness levels (NCL) in this study. It consists of extracting different features based on frequency, complexity, and connectivity measures to maximize the probability of correctly determining the patients' actual states given the inexistence of ground truth. The consciousness levels derived from this approach aim to improve our understanding of the patients' condition, which is vital in order to build effective communication systems. Despite considerable inter-patient variability, the findings indicate that the approach is effective in detecting neural markers of consciousness and in differentiating between states across the majority of patients. By accurately assessing consciousness, this research aims to improve diagnosis in addition to determining the optimal time to initiate communication with these non-communicative patients. It is important to note that consciousness is a complex and difficult concept to define. In this study, the term "consciousness level" does not refer to a medical definition. Instead, it represents a scale of NCL values ranging from 0 to 1 representing the likelihood of the patient being fully conscious (1) or not (0).

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)0,001
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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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