Negative Neuroplasticity in Chronic Traumatic Brain Injury and Implications for Neurorehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
Based on growing findings of brain volume loss and deleterious white matter alterations during the chronic stages of injury, researchers posit that moderate-severe traumatic brain injury (TBI) may act to "age" the brain by reducing reserve capacity and inducing neurodegeneration. Evidence that these changes correlate with poorer cognitive and functional outcomes corroborates this progressive characterization of chronic TBI. Borrowing from a framework developed to explain cognitive aging (Mahncke et al., Progress in Brain Research, 157, 81-109, 2006a; Mahncke et al., Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 103(33), 12523-12528, 2006b), we suggest here that environmental factors (specifically environmental impoverishment and cognitive disuse) contribute to a downward spiral of negative neuroplastic change that may modulate the brain changes described above. In this context, we review new literature supporting the original aging framework, and its extrapolation to chronic TBI. We conclude that negative neuroplasticity may be one of the mechanisms underlying cognitive and neural decline in chronic TBI, but that there are a number of points of intervention that would permit mitigation of this decline and better long-term clinical outcomes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».