Tracking electrophysiological signatures of Alzheimer's disease: a systematic review of multimodal studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We conducted a review of the electrophysiological manifestations of Alzheimer's disease (AD) as captured by electroencephalography (EEG) and magnetoencephalography (MEG), with a focus on tracking their evolution through disease progression. To link electrophysiological features to the underlying neurobiology of AD, we prioritized studies that integrated EEG/MEG with other data modalities, such as positron emission tomography (PET) imaging and/or fluid biomarkers (cerebrospinal fluid [CSF] or blood/plasma) of amyloid beta (Aβ) and tau. Our analysis contextualizes these findings within current mechanistic hypotheses of AD pathophysiology. A key highlight of the present review is that electrophysiological changes along the AD disease progression may follow a non‐monotonic trajectory, underscoring a need for caution when developing biomarkers for early detection or staging the disease with non‐invasive electrophysiology. We also discuss outstanding challenges in the interplay between AD pathology and electrophysiological dynamics. This review highlights the potential of multimodal approaches to refining our understanding of AD and improving its early diagnosis. Highlights A systematic review of electrophysiological signatures of AD in multimodal studies. Existing findings are contextualized with AD pathophysiology and neurobiology. Electrophysiological signatures of AD evolve in a dynamic, non‐linear fashion. oscillations show a non‐monotonous behavior in different stages of AD progression. EEG/MEG biomarkers hold significant promise for the early detection/monitoring of AD.
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 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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».