On the time-course of functional connectivity: theory of a dynamic progression of concussion effects
Notice bibliographique
Résumé
The current literature presents a discordant view of mild traumatic brain injury and its effects on the human brain. This dissonance has often been attributed to heterogeneities in study populations, aetiology, acuteness, experimental paradigms and/or testing modalities. To investigate the progression of mild traumatic brain injury in the human brain, the present study employed data from 93 subjects (48 healthy controls) representing both acute and chronic stages of mild traumatic brain injury. The effects of concussion across different stages of injury were measured using two metrics of functional connectivity in segments of electroencephalography time-locked to an active oddball task. Coherence and weighted phase-lag index were calculated separately for individual frequency bands (delta, theta, alpha and beta) to measure the functional connectivity between six electrode clusters distributed from frontal to parietal regions across both hemispheres. Results show an increase in functional connectivity in the acute stage after mild traumatic brain injury, contrasted with significantly reduced functional connectivity in chronic stages of injury. This finding indicates a non-linear time-dependent effect of injury. To understand this pattern of changing functional connectivity in relation to prior evidence, we propose a new model of the time-course of the effects of mild traumatic brain injury on the brain that brings together research from multiple neuroimaging modalities and unifies the various lines of evidence that at first appear to be in conflict.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».