Neuropsychological Outcome and Diffusion Tensor Imaging in Complicated versus Uncomplicated Mild Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
This study examined whether intracranial neuroimaging abnormalities in those with mild traumatic brain injury (MTBI) (i.e., "complicated" MTBIs) are associated with worse subacute outcomes as measured by cognitive testing, symptom ratings, and/or diffusion tensor imaging (DTI). We hypothesized that (i) as a group, participants with complicated MTBIs would report greater symptoms and have worse neurocognitive outcomes than those with uncomplicated MTBI, and (ii) as a group, participants with complicated MTBIs would show more Diffusion Tensor Imaging (DTI) abnormalities. Participants were 62 adults with MTBIs (31 complicated and 31 uncomplicated) who completed neurocognitive testing, symptom ratings, and DTI on a 3T MRI scanner approximately 6-8 weeks post injury. There were no statistically significant differences between groups on symptom ratings or on a broad range of neuropsychological tests. When comparing the groups using tract-based spatial statistics for DTI, no significant difference was found for axial diffusivity or mean diffusivity. However, several brain regions demonstrated increased radial diffusivity (purported to measure myelin integrity), and decreased fractional anisotropy in the complicated group compared with the uncomplicated group. Finally, when we extended the DTI analysis, using a multivariate atlas based approach, to 32 orthopedic trauma controls (TC), the findings did not reveal significantly more areas of abnormal DTI signal in the complicated vs. uncomplicated groups, although both MTBI groups had a greater number of areas with increased radial diffusivity compared with the trauma controls. This study illustrates that macrostructural neuroimaging changes following MTBI are associated with measurable changes in DTI signal. Of note, however, the division of MTBI into complicated and uncomplicated subtypes did not predict worse clinical outcome at 6-8 weeks post injury.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».