Assessing Quantitative Changes in Intrinsic Thalamic Networks in Blast and Nonblast Mild Traumatic Brain Injury: Implications for Mechanisms of Injury
Notice bibliographique
Résumé
In the global war on terror, the increased use of improvised explosive devices has resulted in increased incidence of blast-related mild traumatic brain injury (mTBI). Diagnosing mTBI is both challenging and controversial due to heterogeneity of injury location, trauma intensity, transient symptoms, and absence of focal biomarkers on standard clinical imaging modalities. The goal of this study is to identify a brain biomarker that is sensitive to mTBI injury. Research suggests the thalamus may be sensitive to changes induced by mTBI. A significant number of connections to and from various brain regions converge at the thalamus. In addition, the thalamus is involved in information processing, integration, and regulation of specific behaviors and mood. In this study, changes in task-free thalamic networks as quantified by graph theory measures in mTBI blast (N = 186), mTBI nonblast (N = 80), and controls (N = 21) were compared. Results show that the blast mTBI group had significant hyper-connectivity compared with the controls and nonblast mTBI group. However, after controlling for post-traumatic stress symptoms (PTSS), the blast mTBI group was not different from the controls, but the nonblast mTBI group showed significant hypo-connectivity. The results suggest that there are differences in the mechanisms of injury related to mTBI as reflected in the architecture of the thalamic networks. However, the effect of PTSS and its relationship to mTBI is difficult to distinguish and warrants more research.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».