Quantified MRI and cognition in TBI with diffuse and focal damage
Notice bibliographique
Résumé
In patients with chronic-phase traumatic brain injury (TBI), structural MRI is readily attainable and provides rich anatomical information, yet the relationship between whole-brain structural MRI measures and neurocognitive outcome is relatively unexplored and can be complicated by the presence of combined focal and diffuse injury. In this study, sixty-three patients spanning the full range of TBI severity received high-resolution structural MRI concurrent with neuropsychological testing. Multivariate statistical analysis assessed covariance patterns between volumes of grey matter, white matter, and sulcal/subdural and ventricular CSF across 38 brain regions and neuropsychological test performance. Patients with diffuse and diffuse + focal injury were analyzed both separately and together. Tests of speeded attention, working memory, and verbal learning and memory robustly covaried with a distributed pattern of volume loss over temporal, ventromedial prefrontal, right parietal regions, and cingulate regions. This pattern was modulated by the presence of large focal lesions, but held even when analyses were restricted to those with diffuse injury. Effects were most consistently observed within grey matter. Relative to regional brain volumetric data, clinically defined injury severity (depth of coma at time of injury) showed only weak relation to neuropsychological outcome. The results showed that neuropsychological test performance in patients with TBI is related to a distributed pattern of volume loss in regions mediating mnemonic and attentional processing. This relationship holds for patients with and without focal lesions, indicating that diffuse injury alone is sufficient to cause significant neuropsychological disability in relation to regional volume loss. Quantified structural brain imaging data provides a highly sensitive index of brain integrity that is related to cognitive functioning in chronic phase TBI.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».