Neuroimaging in Pediatric Patients with Mild Traumatic Brain Injury: Relating the Current 2018 Centers for Disease Control Guideline and the Potential of Advanced Neuroimaging Modalities for Research and Clinical Biomarker Development
Notice bibliographique
Résumé
The Center for Disease Control and Prevention (CDC)'s 2018 Guideline for current practices in pediatric mild traumatic brain injury (mTBI; also referred to as concussion herein) systematically identified the best up-to-date practices based on current evidence and, specifically, identified recommended practices regarding computed tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI), and skull radiograph imaging. In this article, we discuss types of neuroimaging not discussed in the guideline in terms of their safety for pediatric populations, their potential application, and the research investigating the future use of certain modalities to aid in the diagnosis and treatment of mTBI in children. The role of neuroimaging in pediatric mTBI cases should be considered for the potential contribution to children's neural and social development, in addition to the immediate clinical value (as in the case of acute structural findings). Selective use of specific neuroimaging modalities in research has already been shown to detect aspects of diffuse brain injury, disrupted cerebral blood flow, and correlate physiological factors with persistent symptoms, such as fatigue, cognitive decline, headache, and mood changes, following mTBI. However, these advanced neuroimaging modalities are currently limited to the research arena, and any future clinical application of advanced imaging modalities in pediatric mTBI will require robust evidence for each modality's ability to provide measurement of the subtle conditions of brain development, disease, damage, or degeneration, while accounting for variables at both non-injury and time-post-injury epochs. Continued collaboration and communication between researchers and healthcare providers is essential to investigate, develop, and validate the potential of advanced imaging modalities in pediatric mTBI diagnostics and management.
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 | 0,037 | 0,146 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».