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Enregistrement W3094049352 · doi:10.1080/02699052.2020.1832257

Effect of age at time of injury on long-term changes in intrinsic functional connectivity in traumatic brain injury

2020· article· en· W3094049352 sur OpenAlexafffund
Nicola L. de Souza, Rachel K. Parker, Christie S. Gonzalez, Jennifer D. Ryan, Carrie Esopenko

Notice bibliographique

RevueBrain Injury · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoBaycrest Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInstitute on Ethnicity, Culture, and the Modern Experience, Rutgers University
Mots-clésTraumatic brain injuryDefault mode networkPosterior cingulateFunctional connectivityNeuroscienceMedicineResting state fMRIFunctional magnetic resonance imagingAnterior cingulate cortexPsychologyPsychiatryCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Alterations in resting-state functional connectivity (rsFC) occur in the acute and chronic phases following traumatic brain injury (TBI); however, few studies have assessed long-term (>1 year) changes in rsFC. METHODS: sfMRI scans at the sub-acute (~10 days) and long-term (~18 months) phases. We examined changes in voxel-based rsFC from anterior medial prefrontal cortex (aMPFC) and posterior cingulate cortex (PCC) seeds in the default mode network (DMN) between both phases. The effect of age at the time of injury on long-term rsFC was also examined. RESULTS: Increased rsFC from the aMPFC and the PCC to frontal and temporal regions was shown at ~18-months post-injury. Widespread increases in rsFC from the aMPFC and between the PCC and frontal regions were shown for younger patients at time of injury, but limited increases of rsFC were noted at ~18 months in older patients. CONCLUSION: Long-term increases in rsFC were found following TBI, but age at the time of injury was associated with distinct rsFC profiles suggesting that younger patients show greater increases in rsFC over time.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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