Default mode network functional connectivity after multiple concussions in children and adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The default mode network (DMN), a set of brain regions, has been shown to be affected post-concussion. Objective This cross-sectional study aims to elucidate if children and adolescents with multiple concussions demonstrate long-term alterations in DMN functional connectivity (FC). Method Participants (N = 57, 27 girls and 30 boys; 8-19 years old, M age = 14.7, SD = 2.8) were divided into three groups (orthopedic injury [OI] n = 20; one concussion n = 16; multiple concussions n = 21, M = 3.2 concussions, SD = 1.7) and seen on average 31.6 months post-injury (range 4.3-130.7 months; SD = 19.4). They underwent a resting-state functional magnetic resonance imaging scan. Parents completed the ADHD rating scale-5 for children and adolescents. Children and parents completed the post-concussion symptom inventory (PCSI). Results Anterior and posterior DMN components were extracted from the fMRI data for each participant using FSL’s MELODIC and dual regression. We tested for pairwise group differences within each DMN component in FSL’s Randomize (5000 permutations) using threshold-free cluster enhancement to estimate cluster activation, controlling for age, sex, and symptoms of inattention. FC of the anterior DMN was significantly reduced in the group with multiple concussions compared to the two other groups, whereas there were no significant group differences on FC of the posterior DMN. There were no significant associations between DMN FC and PCSI scores. Conclusions These results suggest reduced FC in the anterior DMN in youth with multiple concussions, but no linear association with post-concussive symptoms.
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 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 | 0,000 | 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 ».