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Enregistrement W2216795087 · doi:10.1002/acn3.280

Reduced brain connectivity and mental flexibility in mild traumatic brain injury

2015· article· en· W2216795087 sur OpenAlexafffund
Elizabeth W. Pang, Benjamin T. Dunkley, Sam M. Doesburg, Leodante da Costa, Margot J. Taylor

Notice bibliographique

RevueAnnals of Clinical and Translational Neurology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreSimon Fraser UniversityMental Health Research CanadaHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDefence Research and Development Canada
Mots-clésMedicineTraumatic brain injuryFlexibility (engineering)NeurosciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: A mild traumatic brain injury (mTBI), or concussion, has known neuropsychological sequelae, and neuroimaging shows disturbed brain connectivity during the resting state. We hypothesized that task-based functional connectivity measures, using magnetoencephalography (MEG), would better link the neurobiological underpinnings of cognitive deficits to specific brain damage. METHODS: We used a mental flexibility task in the MEG and compared brain connectivity between adults with and without mTBI. RESULTS: Affected individuals showed significant reductions in connectivity. When challenged with a more difficult task, these individuals were not able to "boost" their connectivity, and as such, showed deterioration in performance. INTERPRETATION: We discuss these findings in the context of limitations in cognitive reserve as a consequence of a 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,452

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,491
Tête enseignante GPT0,528
Écart entre enseignants0,037 · 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 tête enseignante, 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

Citations45
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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