Differences in Cerebral Perfusion Deficits in Mild Traumatic Brain Injury and Depression Using Single-Photon Emission Computed Tomography
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Numerous studies have shown decreased perfusion in the prefrontal cortex following mild traumatic brain injury (mTBI). However, similar hypoperfusion can also be observed in depression. Given the high prevalence of depressive symptoms following mTBI, it is unclear to what extent depression influences hypoperfusion in TBI. METHODS: Mild TBI patients without depressive symptoms (mTBI-noD, n = 39), TBI patients with depressive symptoms (mTBI-D, n = 13), and 15 patients with major depressive disorder (MDD), but no TBI were given 99m T-ECD single-photon emission computed tomography (SPECT) scans within 2 weeks of injury. All subjects completed tests of information processing speed, complex attention, and executive functioning, and a self-report questionnaire measuring symptoms of psychological distress. Between-group comparisons of quantified SPECT perfusion were undertaken using univariate and multivariate (partial least squares) analyses. RESULTS: mTBI-D and mTBI-noD groups did not differ in terms of cerebral perfusion. However, patients with MDD showed hypoperfusion compared to both TBI groups in several frontal (orbitofrontal, middle frontal, and superior frontal cortex), superior temporal, and posterior cingulate regions. The mTBI-D group showed poorer performance on a measure of complex attention and working memory compared to both the mTBI-noD and MDD groups. CONCLUSION: These results suggest that depressive symptoms do not affect SPECT perfusion in the sub-acute phase following a mild TBI. Conversely, MDD is associated with hypoperfusion primarily in frontal regions.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».