P.034 Eye movement assessment and diffusion tensor imaging in patients with post concussion syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Background: Post concussion syndrome (PCS) can affect up to 30% of patients with concussion. Biomarkers of this condition would be beneficial for diagnosis and management. We hypothesized that eye tracking parameters would correlate with microstructural changes of white matter integrity, as measured by diffusion tensor imaging (DTI), in patients with PCS. Methods: Sixty patients with PCS and at least 2 concussions participated in our prospective study. Attention and executive function were tested using Visual Attention Scanning Technology (VAST). In a matching task, the normalized number of visits to master image before making the first selection is used as a surrogate of working memory. We related performance on VAST to white matter integrity using Tract-Based Spatial Statistics of diffusion tensor imaging data. Results: 60 participants (mean age 34.3 years, SD 13.8) had a mean of 4 concussions. There were negative correlations between fractional anisotropy (FA) of the genu, body, and splenium of the corpus callosum and normalized number of visits to master image before first selection (r=-0.432, p=0.001; r=-0.504, p<0.001; and r=-0.388, p=0.002; respectively). A negative correlation was also seen between right cingulum FA and the global processing index (r=-0.349, p=0.006). Conclusions: Impaired performance on eye tracking measures of attention and executive function may reflect alterations in white matter tracts.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».