Prefrontal Compensatory Engagement in TBI is due to Altered Functional Engagement Of Existing Networks and not Functional Reorganization
Notice bibliographique
Résumé
Functional neuroimaging studies of traumatic brain injury (TBI) have demonstrated altered neural recruitment, specifically within prefrontal cortex (PFC). This is manifest typically as increased recruitment of homologous regions of PFC (e.g., right ventrolateral PFC during performance of a verbal working memory task, possibly in response to damage involving the left PFC). The behavioral correlates of these functional changes are poorly understood. We used fMRI and multivariate analytic methods to investigate changes in spatially distributed activity patterns and their behavioral correlates in a sample of TBI patients with diffuse axonal injury (DAI, but without focal injury) and matched healthy controls. Participants performed working memory tasks with varying memory load and executive demand. We identified networks within left and right PFC that uniquely and positively correlated with performance in our control and TBI samples respectively, providing evidence of compensatory functional recruitment. Next we combined brain-behavior and functional connectivity analyses to investigate whether compensatory brain changes were facilitated by functional reorganization (i.e., recruitment of brain regions not engaged by our control sample) or altered functional engagement (i.e., differential recruitment of similar brain regions between the two groups based on task demands). In other words, does altered recruitment represent the instantiation of novel neural networks to support working memory performance after injury or the unmasking of extant, but behaviorally latent, functional connectivity? Our results support an altered functional engagement hypothesis. Areas within PFC that are normally coactivated during working memory are behaviorally relevant at an earlier stage of difficulty for TBI patients as compared to controls. This altered functional engagement, also evident in the aging literature, is attributable to distributed changes owing to significant DAI.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».