Associations Between Altered Auditory EEG Markers and Clinical Impairments in Fragile X Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Individuals with Fragile X syndrome (FXS) manifest clinical impairments in several domains. Previous research has shown that auditory evoked potentials (AEPs), measured using electroencephalogram (EEG), are altered in FXS, but the associations between these alterations and the symptoms observed in FXS have not been thoroughly investigated. The aim of this study was to compare AEP markers between individuals with FXS and neurotypical (NT) controls, with the main purpose of exploring how these markers are related to various clinical symptoms present in FXS. METHODS: A passive auditory oddball paradigm was presented. P1, N1, P2, N2, P3 and mismatch negativity (MMN) amplitudes and latencies were compared between 41 children and adults with FXS and 46 age-matched NT controls. Amplitudes and latencies, as well as habituation and change detection effects were compared between the groups using mixed design ANOVAs. Pearson correlations were then performed to explore associations between AEP markers and symptoms in the FXS group. RESULTS: Our results showed that FXS participants had increased N1, P2 and MMN amplitudes and latencies, as well as lack of habituation and change detection effects compared to NT controls. Our correlational analyses revealed several associations between AEPs and phenotypic manifestations; notably, associations between exaggerated N1 and P2 amplitudes and more severe autistic and ADHD symptoms. CONCLUSIONS: These findings confirm that abnormalities of the N1 and P2 components are robust biomarkers of altered sensory processing in FXS and suggest that these alterations may present a dose-response relation to clinical impairments in FXS.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 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 ».