Challenges and opportunities for neuroimaging in young patients with traumatic brain injury: a coordinated effort towards advancing discovery from the ENIGMA pediatric moderate/severe TBI group
Notice bibliographique
Résumé
Traumatic brain injury (TBI) is a major cause of death and disability in children in both developed and developing nations. Children and adolescents suffer from TBI at a higher rate than the general population, and specific developmental issues require a unique context since findings from adult research do not necessarily directly translate to children. Findings in pediatric cohorts tend to lag behind those in adult samples. This may be due, in part, both to the smaller number of investigators engaged in research with this population and may also be related to changes in safety laws and clinical practice that have altered length of hospital stays, treatment, and access to this population. The ENIGMA (Enhancing NeuroImaging Genetics through Meta-Analysis) Pediatric Moderate/Severe TBI (msTBI) group aims to advance research in this area through global collaborative meta-analysis of neuroimaging data. In this paper, we discuss important challenges in pediatric TBI research and opportunities that we believe the ENIGMA Pediatric msTBI group can provide to address them. With the paucity of research studies examining neuroimaging biomarkers in pediatric patients with TBI and the challenges of recruiting large numbers of participants, collaborating to improve statistical power and to address technical challenges like lesions will significantly advance the field. We conclude with recommendations for future research in this field of study.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».