Resting state electroencephalography alpha activity predicts cognitive scores in rapid eye movement sleep behavior disorder
Notice bibliographique
Résumé
Idiopathic rapid eye movement (REM) sleep behavior disorder (iRBD) is characterized by the loss of atonia during REM sleep, causing dream-enacting behavior. Although iRBD occurs without any clear signs of neurodegenerative disorders, most patients with iRBD eventually develop Parkinson's disease or dementia with Lewy bodies, typically accompanied by cognitive decline. Hence, identifying a biomarker that reflects a neurophysiological state of iRBD has therapeutic potential. Here, we show that spatially clustered alpha (8-12 Hz) oscillatory activities in the scalp can predict cognitive performance in patients with iRBD. A cohort of 62 Korean patients with iRBD underwent resting-state electroencephalography (rsEEG) recordings and participated in the Montreal Cognitive Assessment tests, a common measure for cognitive function. Spectral analysis of the rsEEG data revealed that overall power and transient bursting parameters of alpha activity negatively correlated with Montreal Cognitive Assessment test scores. These results accounted for potential confounding factors such as the spatial distribution of the electrodes, age, sex, emotional states, and medication use. This finding was specific to the alpha activity because theta (4-8 Hz) and beta (12-30 Hz) oscillatory activities were not correlated with the cognitive test scores. Thus, these results suggest that clustered resting-state alpha activity is associated with cognitive impairments in iRBD. Our findings emphasize the importance of rsEEG dynamics in cognitive assessment and highlight the potential utility of rsEEG as an early biomarker for cognitive decline in iRBD patients.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».