fMRI and Brain Activation after Sport Concussion: A Tale of Two Cases
Notice bibliographique
Résumé
Sport-related concussions are now recognized as a major public health concern: the number of participants in sport and recreation is growing, possibly playing their games faster, and there is heightened public awareness of injuries to some high-profile athletes. However, many clinicians still rely on subjective symptom reports for the clinical determination of recovery. Relying on subjective symptom reports can be problematic, as it has been shown that some concussed athletes may downplay their symptoms. The use of neuropsychological (NP) testing has enabled clinicians to measure the effects and extent of impairment following concussion more precisely, providing more objective metrics for determining recovery. Nevertheless, there is a remaining concern that brain abnormalities may exist beyond the point at which individuals achieve recovery in self-reported symptoms and cognition measured by NP testing. Our understanding of brain recovery after concussion is important, not only from a neuroscience perspective, but also from the perspective of clinical decision-making for safe return-to-play. A number of advanced neuroimaging tools, including blood oxygen level dependent functional magnetic resonance imaging (fMRI), have independently yielded early information on abnormal brain functioning. In the two cases presented in this article, we report contrasting brain activation patterns and recovery profiles using fMRI. Importantly, fMRI was conducted using adapted versions of the most sensitive computerized NP tests administered in our current clinical practice to determine impairments and recovery after sport-related concussion. One of the cases is consistent with the concept of lagging brain recovery.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».