Multiple Object Tracking Scores Predict Post-Concussion Status Years after Mild Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
The diagnosis of concussion remains challenging, particularly in cases where several months have passed between a traumatic brain injury (TBI) and clinical assessment. Tracking multiple moving objects in three-dimensional (3D) space engages many of the same cognitive processes that are affected by concussion, a form of mild TBI (mTBI), suggesting that tests of 3D multiple object tracking (3D-MOT) may be sensitive to post-concussion syndrome (PCS) after a brain injury has occurred. To test this, we evaluated 3D-MOT performance (using NeuroTrackerTM) against Sports Concussion Assessment Tool results for cognition, balance, and symptom severity in a large sample (N = 457) of male and female participants between the ages of 6 and 73 years. 3D-MOT performance in subjects under age 13 was not impaired by a history of concussion, but was positively associated with cognition and balance. 3D-MOT performance in those 13 and older was negatively associated with concussion symptom severity and positively associated with cognition and balance. 3D-MOT was selectively impaired in subjects with probable PCS (pPCS), defined using the 95th percentile of symptom severity for subjects with no history of concussion. A decision tree predicted concussion status with 95.2% overall test accuracy (91.1% sensitivity, 97.8% specificity), using concussion history, age, and 3D-MOT score. Persons with a history of concussion in the past 37 days were predicted to have pPCS if they were ≥35 years of age, or if they were <35 years of age but achieved scores below 1.2 on the 3D-MOT. These results demonstrate the potential of 3D-MOT for pPCS diagnosis and highlight the increased vulnerability to concussion symptoms that comes with age.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».