Disruption of low-frequency narrowband EEG microstate networks in Parkinson’s disease with mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Electroencephalogram (EEG) microstates provide insights into large-scale brain network coordination, revealing distinct neural dynamics within specific frequency bands associated with cognitive processes and neurological disorders. Critical gaps remain regarding the abnormalities of narrowband microstate networks in Parkinson's disease with mild cognitive impairment (PD-MCI), a key prodromal stage of the development of PD dementia. Given the importance of early detection and understanding of cognitive decline in PD-MCI, this study investigated whether alterations in narrowband EEG microstate networks could serve as early electrophysiological biomarkers for cognitive decline in PD-MCI. METHOD: Forty-seven individuals with PD (21 with MCI and 26 cognitively normal [PD-NC]) and 20 healthy controls were recruited. For both broadband and narrowband EEG microstates, the phase lag index was used to construct microstate brain networks, and their spatiotemporal variability was assessed. RESULTS: Microstate analysis revealed significant divergence in narrowband parameters exclusively between the PD-MCI and PD-NC cohorts. PD-MCI showed a significant increase in low-frequency (delta/alpha-band) microstate class A, while delta-band microstate class D exhibited a significant reduction. The microstate network patterns of PD-MCI were characterized by diminished stability and disrupted synchronization in delta microstate class A within the frontal region, theta microstate class D within central region, and theta microstate class B within the occipital region. These neurophysiological markers specific to PD-MCI were significantly correlated with Montreal Cognitive Assessment scores, and machine learning-based analyses further validated their diagnostic efficacy, with accuracy ranging from 94 to 98%. CONCLUSIONS: This study identified unique abnormalities in narrowband microstate dynamics within neural networks of individuals with PD-MCI, revealing promising electrophysiological markers for the early detection and longitudinal monitoring of cognitive decline. Furthermore, these findings suggest potential applications in precision rehabilitation, whereby frequency-specific microstate biomarkers could guide individualized interventions and monitor therapeutic efficacy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».