White Matter Integrity and Its Relationship to Cognitive-Motor Integration in Females with and without Post-Concussion Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Fifteen percent of individuals who sustain a concussion go on to develop post-concussion syndrome (PCS). These persistent symptoms are believed to be attributed to damage to white matter tracts and impaired neurotransmission. Specifically, declines in white matter integrity after concussion have been found along the long-coursing axons underlying the frontoparietal network. This network is essential for the performance of visuomotor transformation tasks requiring cognitive-motor integration (CMI). We have previously observed deficits in performance on CMI-based tasks in those who have a history of concussion, but were asymptomatic. The aim of this study was to investigate performance on a CMI task, as well as white matter integrity differences along frontoparietal-cerebellar white matter tracts, in those with PCS compared to healthy controls. We hypothesized an association between the behavioral and brain structural measures. Twenty-six female participants (13 with PCS for ≥6 months and 13 healthy controls) completed four computer-based visuomotor CMI tasks. In addition, diffusion tensor images (DTIs) were acquired. No statistically significant differences were found in CMI performance between groups (p > 0.05). Further, there were no statistically significant differences between groups on any DTI metrics (p > 0.05). However, examination of the data collapsed across participants revealed significant associations between performance on a CMI task and white matter integrity. Further investigation into additional causes of symptoms in those with PCS (including psychological and cervicogenic factors) will strengthen our understanding of this diverse group. Nonetheless, this study demonstrates that white matter integrity is related to levels of performance in tasks that require rule-based movement control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».