B – 67 Enhancing Executive and Emotional Functioning in PTSD: A Feasibility Trial of EEG Neurofeedback in Inpatient Care
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective This pilot study evaluated the feasibility and preliminary efficacy of EEG-based neurofeedback training (NFT), delivered using the InteraXon Muse™ headband, in enhancing cognitive and emotional regulation among inpatients with posttraumatic stress disorder (PTSD). Specifically, we examined whether NFT could improve executive function and PTSD symptom severity within a specialized trauma treatment setting. Method Data were collected from an open-label feasibility trial at Homewood Health Centre, an inpatient PTSD treatment facility in Guelph, Ontario. Participants self-selected into either treatment-as-usual (TAU; n = 21) or a 4-week NFT condition (n = 28), in which EEG-based NFT was administered using the portable InteraXon Muse™ headband. Pre- and post-intervention assessments included neuropsychological and clinical measures. Neuropsychological outcomes included the Delis-Kaplan Executive Function System (D-KEFS) Tower and Trail Making Tests, paired associate learning tasks, and a high-interference memory task. Clinical measures included the PTSD Checklist for DSM-5 (PCL-5) and the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI). Results Participants in the NFT condition showed significant improvements in task-switching (F(1, 45) = 4.69, p = .036), planning efficiency (F(1, 45) = 4.37, p = .042), and associative memory (F(1, 45) = 5.91, p = .020). Sleep quality improved in both groups (F(1, 45) = 6.28, p = .011), with greater gains in the NFT condition. Cognitive improvements were positively correlated with neurofeedback session attendance. Conclusion EEG-based neurofeedback delivered via a portable headband appears feasible and promising for cognitive and emotional rehabilitation in PTSD. Future trials are needed to assess long-term efficacy and mechanisms.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».