Default mode network anatomy and function is linked to pediatric concussion recovery
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective To determine whether anatomical and functional brain features relate to key persistent post-concussion symptoms (PPCS) in children recovering from mild traumatic brain injuries (mTBI), and whether such brain indices can predict individual recovery from PPCS. Methods 110 children with mixed recovery following mTBI were seen at the concussion clinic at Neurology department Alberta Children’s Hospital. The primary outcome was the Post-Concussion Symptom Inventory (PCSI, parent proxy). Sleep disturbance scores (PCSI sub-domain) and the Neurocognition Index (CNS Vital Signs) were also measured longitudinally. PPCS was assessed at 4 weeks post-injury and 8-10 weeks post-injury. Grey matter volumes were assessed using magnetic resonance imaging (MRI) and voxel-based morphometry. Functional connectivity was estimated using resting-state MRI. Two complementary machine learning methods were used to assess if the combination of grey matter and functional connectivity indices carried meaningful prognostic information. Results Higher scores on a composite index of sleep disturbance, including fatigue, were associated with converging decreases in grey matter volume and local functional connectivity in two key nodes of the default mode network: the posterior cingulate cortex and the medial prefrontal cortex. Sleep-related disturbances also significantly correlated with reductions in functional connectivity between these brain regions. The combination of structural and functional brain indices associated to individual variations in the default mode network accurately predicted clinical outcomes at follow-up (area under the curve = 0.86). Interpretation These results highlight that the function-structure profile of core default mode regions underpins sleep-related problems following mTBI and carries meaningful prognostic information for pediatric concussion recovery.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».