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Enregistrement W3046971735 · doi:10.1101/2020.08.06.237271

White Matter Disruption in Pediatric Traumatic Brain Injury: Results from ENIGMA Pediatric msTBI

2020· preprint· en· W3046971735 sur OpenAlexafffund
Emily L. Dennis, Karen Caeyenberghs, Kristen R. Hoskinson, Tricia L. Merkley, Stacy J. Suskauer, Robert F. Asarnow, Talin Babikian, Brenda Bartnik‐Olson, Kevin Bickart, Erin D. Bigler, Linda Ewing‐Cobbs, Anthony Figaji, Christopher C. Giza, Naomi J. Goodrich‐Hunsaker, Cooper B. Hodges, Elizabeth S Hovenden, Andrei Irimia, Marsh Königs, Harvey S. Levin, Hannah M. Lindsey, Jeffrey E. Max, Mary R. Newsome, Alexander Olsen, Nicholas P. Ryan, Adam Schmidt, Matthew S Spruiell, Benjamin Wade, Ashley L. Ware, Christopher G. Watson, Anne L. Wheeler, Keith Owen Yeates, Brandon A. Zielinski, Peter Kochunov, Neda Jahanshad, Paul M. Thompson, David F. Tate, Elisabeth A. Wilde

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesBrain Injury Research CenterNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilAlberta Children's Hospital FoundationChildren's Hospital FoundationNational Alliance for Research on Schizophrenia and Depression
Mots-clésTraumatic brain injuryWhite matterContext (archaeology)MedicineNeuropathologyConcussionPsychologyDiffusion MRIInjury preventionPoison controlMagnetic resonance imagingClinical psychologyPsychiatryInternal medicineEmergency medicineDiseaseRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Annually, approximately 3 million children around the world experience traumatic brain injuries (TBIs), of which up to 20% are characterized as moderate to severe (msTBI) and/or have abnormal imaging findings. Affected children are vulnerable to long-term cognitive and behavioral dysfunction, as injury can disrupt or alter ongoing brain maturation. Post-injury outcomes are highly variable, and there is only limited understanding of how inter-individual differences in outcomes arise. Small sample sizes have also complicated efforts to better understand factors influencing the impact of TBI on the developing brain. White matter (WM) disruption is a critical aspect of TBI neuropathology and diffusion MRI (dMRI) is particularly sensitive to microstructural abnormalities. Here we present the results of a coordinated analysis of dMRI data across ten cohorts from three countries. We had three primary aims: (1) to characterize the nature and extent of WM disruption across key post-injury intervals (acute/subacute - within 2 months, post-acute - 2-6 months, chronic - 6+ months); (2) evaluate the impact of age and sex on WM in the context of injury; and (3) to examine associations between WM and neurobehavioral outcomes. Based on data from 507 children and adolescents (244 with complicated mild to severe TBI and 263 control children), we report widespread WM disruption across all post-injury intervals. As expected, injury severity was a significant contributor to the pattern and extent of WM degradation, but explained less variance in dMRI measures with increasing time since injury, supporting other research indicating that other factors contribute increasingly to outcomes over time. The corpus callosum appears to be particularly vulnerable to injury, an effect that persists years post-TBI. We also report sex differences in the effect of TBI on the uncinate fasciculus (UNC), a structure with a key role in emotion regulation. Females with a TBI had significantly lower fractional anisotropy (FA) in the UNC than those with no TBI, and this phenomenon was further associated with more frequent parent-reported behavioral problems as measured by the Child Behavior Checklist (CBCL). These effects were not detected in males. With future harmonization of imaging and neurocognitive data, more complex modeling of factors influencing outcomes will be possible and help to identify clinically-meaningful patient subtypes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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