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Bu sayfa, 26. Dünya Psikiyatri Kongresi'nde sunulan çalışmanın yapay zekâ desteğiyle hazırlanmış Türkçe özetidir. Çalışmanın sahibi sunan yazarlardır; atıf için orijinal kaynağa başvurun.

EV0820

आठ-चैनल इलेक्ट्रोएन्सेफैलोग्राफी और भावनात्मक अवस्था में परिवर्तन के प्रायोगिक प्रतिमान से आयामी मनोरोग लक्षणों का पूर्वानुमान

PREDICTING DIMENSIONAL PSYCHIATRIC SYMPTOMS USING AN EIGHT-CHANNEL ELECTROENCEPHALOGRAM AND EMOTION MANIPULATION PARADIGM

आठ-चैनल EEG, 26-चैनल रिकॉर्डिंग के समान किंतु कमजोर विभेदक क्षमता प्रदान करते हुए संसाधनों के उपयोग को लगभग दो-तिहाई कम करता है; भावनात्मक उद्दीपनों वाले पायलट मापों में प्रमुख अवसादी विकार समूह में फ्रंटल EEG प्रतिक्रियाशीलता कम और विश्रामावस्था की हृदय गति अधिक पाई गई है।

इस अध्ययन का उद्देश्य प्रमुख अवसादी विकार (major depressive disorder, MDD) में व्यक्तिगत स्तर पर EEG की कमजोर पूर्वानुमान क्षमता और उच्च-घनत्व रिकॉर्डिंग के कारण नैदानिक उपयोग पर लगने वाली सीमाओं को देखते हुए आठ-चैनल रिकॉर्डिंग की दक्षता तथा भावनाओं से उत्पन्न शारीरिक प्रतिक्रियाशीलता का मूल्यांकन करना है। अध्ययन के तीन चरण हैं: पहले चरण में 65 MDD रोगियों का ऐतिहासिक कोहोर्ट शामिल है, जिसमें भावनात्मक अवस्था में प्रायोगिक परिवर्तन किया गया था; दूसरे चरण में 246 MDD रोगियों और 32 स्वस्थ नियंत्रण प्रतिभागियों (healthy control, HC) का विस्तारित अभिलेखीय डेटासेट शामिल है (आठ चैनल उन्हीं 26-चैनल रिकॉर्डिंग से निकाले गए थे); तीसरे चरण में एक अलग उपकरण से 10 MDD रोगियों और 12 HC प्रतिभागियों पर विश्रामावस्था तथा निर्देशित भावनात्मक अंतःक्रिया का पायलट अध्ययन शामिल है; ऐतिहासिक और भावी कोहोर्ट को एक साथ नहीं मिलाया गया। सत्यापन में एक ही रिकॉर्डिंग पर आठ और 26 चैनलों की तुलना की गई तथा प्रतिभागी स्तर पर पाँच-फोल्ड क्रॉस-वैलिडेशन, तीन सीड (seed) और 5.000 बूटस्ट्रैप पुनरावृत्तियों का उपयोग किया गया; अंतिम मूल्यांकन बिंदु HAMD 17 के तीसरे मद का वर्गीकरण और कुल स्कोर का प्रतिगमन थे। व्यक्तिगत स्तर पर आठ-चैनल लॉजिस्टिक मॉडल में AUC 0,566 (95% विश्वास अंतराल 0,515 से 0,656) और 26-चैनल मॉडल में AUC 0,572 (95% विश्वास अंतराल 0,460 से 0,611) पाया गया; HAMD प्रतिगमन के सभी 16 विश्लेषणों में R-वर्ग का मान ऋणात्मक रहा और डीप लर्निंग मॉडल आठ-चैनल लॉजिस्टिक आधारभूत मॉडल से बेहतर प्रदर्शन नहीं कर सके। दक्षता के संदर्भ में इलेक्ट्रोड की संख्या 26 की तुलना में 8 (69,2% कमी), अनुमानित सेटअप समय 39 की तुलना में 12 मिनट (69,2% कमी), EEGNet FLOP मान 1,37e8 की तुलना में 4,30e7 (68,7% कमी) और EEGNet CPU समय 3,19 की तुलना में 1,99 मिलीसेकंड (37,5% कमी) बताया गया। भावी पायलट अध्ययन में भावनात्मक अंतःक्रिया के दौरान F4 अल्फा के लिए d = -1,54, P = 0,030; फ्रंटल थीटा के लिए d = -1,39, P = 0,040; विश्रामावस्था की हृदय गति 71,5 की तुलना में 86,7 धड़कन/मिनट, d = +1,17, P = 0,027; और सकारात्मक भावावस्था 0,127 की तुलना में 0,042, d = -0,90, P = 0,053 (सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं) पाई गई। लेखक इस विधि को केवल एक अन्वेषणात्मक सहायक उपकरण के रूप में प्रस्तुत करते हैं और स्पष्ट करते हैं कि इसका उपयोग स्वतंत्र रूप से निदान करने या आत्महत्या के जोखिम का पूर्वानुमान लगाने के लिए नहीं किया जा सकता। अध्ययन की सीमाओं में अंतःक्रिया वाले पाँच EEG सत्रों का उपयोग न हो पाना और मापन विधि के अनुसार विश्लेषित नमूने का बदलना, पायलट अध्ययन के P मानों का समायोजित न होना, औषधियों के प्रभावों और लक्षण स्कोरों की जानकारी उपलब्ध न होना, तथा विभिन्न उपकरणों के बीच मॉडल के स्थानांतरण का मूल्यांकन न किया जाना शामिल हैं।

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