Frontotemporal correlates of impulsivity and machine learning in retired professional athletes with a history of multiple concussions
Notice bibliographique
Résumé
The frontotemporal cortical network is associated with behaviours such as impulsivity and aggression. The health of the uncinate fasciculus (UF) that connects the orbitofrontal cortex (OFC) with the anterior temporal lobe (ATL) may be a crucial determinant of behavioural regulation. Behavioural changes can emerge after repeated concussion and thus we used MRI to examine the UF and connected gray matter as it relates to impulsivity and aggression in retired professional football players who had sustained multiple concussions. Behaviourally, athletes had faster reaction times and an increased error rate on a go/no-go task, and increased aggression and mania compared to controls. MRI revealed that the athletes had (1) cortical thinning of the ATL, (2) negative correlations of OFC thickness with aggression and task errors, indicative of impulsivity, (3) negative correlations of UF axial diffusivity with error rates and aggression, and (4) elevated resting-state functional connectivity between the ATL and OFC. Using machine learning, we found that UF diffusion imaging differentiates athletes from healthy controls with significant classifiers based on UF mean and radial diffusivity showing 79-84 % sensitivity and specificity, and 0.8 areas under the ROC curves. The spatial pattern of classifier weights revealed hot spots at the orbitofrontal and temporal ends of the UF. These data implicate the UF system in the pathological outcomes of repeated concussion as they relate to impulsive behaviour. Furthermore, a support vector machine has potential utility in the general assessment and diagnosis of brain abnormalities following concussion.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».