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Enregistrement W2799706284 · doi:10.1542/peds.2017-3406

Imaging in Pediatric Concussion: A Systematic Review

2018· review· en· W2799706284 sur OpenAlexafffund
Julia Schmidt, Kathryn S. Hayward, Katlyn E. Brown, Jill G. Zwicker, Jennie Ponsford, Paul van Donkelaar, Shelina Babul, Lara A. Boyd

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineConcussionMedical physicsPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyInjury preventionPoison controlMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Pediatric mild traumatic brain injury (mTBI) is a common and poorly understood injury. Neuroimaging indexes brain injury and outcome after pediatric mTBI, but remains largely unexplored. OBJECTIVE: To investigate the differences in neuroimaging findings in children/youth with mTBI. Measures of behavior, symptoms, time since injury, and age at injury were also considered. DATA SOURCES: A systematic review was conducted up to July 6, 2016. STUDY SELECTION: Studies were independently screened by 2 authors and included if they met predetermined eligibility criteria: (1) children/youth (5-18 years of age), (2) diagnosis of mTBI, and (3) use of neuroimaging. DATA EXTRACTION: Two authors independently appraised study quality and extracted demographic and outcome data. RESULTS: Twenty-two studies met the eligibility criteria, involving 448 participants with mTBI (mean age = 12.7 years ± 2.8). Time postinjury ranged from 1 day to 5 years. Seven different neuroimaging methods were investigated in included studies. The most frequently used method, diffusion tensor imaging (41%), had heterogeneous findings with respect to the specific regions and tracts that showed group differences. However, group differences were observed in many regions containing the corticospinal tract, portions of the corpus callosum, or frontal white-matter regions; fractional anisotropy was increased in 88% of the studies. LIMITATIONS: This review included a heterogeneous sample with regard to participant ages, time since injury, symptoms, and imaging methods which prevented statistical pooling/modelling. CONCLUSIONS: These data highlight essential priorities for future research (eg, common data elements) that are foundational to progress the understanding of pediatric concussion.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,005
Bibliométrie0,0100,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations42
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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