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The reliability of the N400 in single subjects: Implikationen für Patienten mit Bewusstseinsstörungen

Funktionelle Neuroimaging-Bewertungen der kognitiven Restkapazitäten, einschließlich derjenigen, die Sprache unterstützen, können die diagnostische und prognostische Genauigkeit bei Patienten mit Bewusstseinsstörungen verbessern. Aufgrund der Tragbarkeit und relativen Unempfindlichkeit der Elektroenzephalographie wurde die Komponente des ereigniskorrelierten Potenzials N400 als klinisch valides Mittel zur Identifizierung erhaltener Sprachfunktionen bei nicht kommunikativen Patienten vorgeschlagen. In drei Experimenten zeigen wir, dass Veränderungen sowohl der Stimuli als auch der Aufgabenanforderungen einen signifikanten Einfluss auf die Wahrscheinlichkeit haben, statistisch signifikante N400-Effekte zu erkennen – d.h. den Unterschied in den N400-Amplituden, der durch die experimentelle Manipulation verursacht wird. In Bezug auf die Aufgabenanforderungen waren passiv gehörte sprachliche Reize signifikant weniger wahrscheinlich, N400-Effekte auszulösen als aufgabenrelevante Reize. Da die meisten Patienten mit Bewusstseinsstörungen nicht in der Lage sind, Aufgabenbefehlen zu folgen, würde die Unempfindlichkeit des passiven Zuhörens die Identifizierung von Restsprachfähigkeiten erschweren, selbst wenn solche Fähigkeiten vorhanden sind. In Bezug auf die Stimuli erzeugten passiv gehörte, normativ assoziierte Wortpaare die höchste Detektionsrate von N400-Effekten (50 % der Teilnehmer), verglichen mit semantisch ähnlichen Wortpaaren (0 %) und Sätzen mit hohem Lückentext (17 %). Dieses Ergebnis steht im Einklang mit einer Erklärung für den Vorhersagefehler der N400-Größe, wobei hoch vorhersehbare Ziele zu kleineren N400-Wellen und damit zu größeren N400-Effekten führen. Insgesamt deuten unsere Daten darauf hin, dass nicht-wiederholende, normativ assoziierte Wortpaare die höchste Wahrscheinlichkeit für die Erkennung von N400-Wellen bei passivem Zuhören bieten und somit ein klinisch brauchbares Mittel zur Beurteilung der sprachlichen Restfunktion darstellen könnten. Wir zeigen auch, dass liberalere Analysen die Erkennungsrate weiter erhöhen können, allerdings auf Kosten einer erhöhten Anzahl von Fehlalarmen.