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Enregistrement W2125812012 · doi:10.1136/jnnp-2014-308571

Delayed and disorganised brain activation detected with magnetoencephalography after mild traumatic brain injury

2014· article· en· W2125812012 sur OpenAlexafffund
Leodante da Costa, Amanda Robertson, Allison Bethune, Matt J. MacDonald, Pang N. Shek, Margot J. Taylor, Elizabeth W. Pang

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurology Neurosurgery & Psychiatry · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenMental Health Research CanadaUniversity of TorontoDefence Research and Development CanadaSickKids FoundationSunnybrook Hospital
Organismes subventionnairesHospital for Sick Children
Mots-clésTraumatic brain injuryMagnetoencephalographyPsychologyAudiologyAnxietyNeuropsychologyNeuroimagingMedicineNeurosciencePsychiatryElectroencephalographyCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Awareness to neurocognitive issues after mild traumatic brain injury (mTBI) is increasing, but currently no imaging markers are available for mTBI. Advanced structural imaging recently showed microstructural tissue changes and axonal injury, mild but likely sufficient to lead to functional deficits. Magnetoencephalography (MEG) has high temporal and spatial resolution, combining structural and electrophysiological information, and can be used to examine brain activation patterns of regions involved with specific tasks. METHODS: 16 adults with mTBI and 16 matched controls were submitted to neuropsychological testing (Wechsler Abbreviated Scale of Intelligence (WASI); Conners; Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT); Generalised Anxiety Disorder Seven-item Scale (GAD-7); Patient Health Questionnaire (PHQ-9); Symptom Checklist and Symptom Severity Score (SCAT2)) and MEG while tested for mental flexibility (Intra-Extra Dimensional set-shifting tasks). Three-dimensional maps were generated using synthetic aperture magnetometry beamforming analyses to identify differences in regional activation and activation times. Reaction times and accuracy between groups were compared using 2×2 mixed analysis of variance. FINDINGS: While accuracy was similar, patients with mTBI reaction time was delayed and sequence of activation of brain regions disorganised, with involvement of extra regions such as the occipital lobes, not used by controls. Examination of activation time showed significant delays in the right insula and left posterior parietal cortex in patients with mTBI. CONCLUSIONS: Patients with mTBI showed significant delays in the activation of important areas involved in executive function. Also, more regions of the brain are involved in an apparent compensatory effort. Our study suggests that MEG can detect subtle neural changes associated with cognitive dysfunction and thus, may eventually be useful for capturing and tracking the onset and course of cognitive symptoms associated with mTBI.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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