Post-Traumatic Stress Disorder Is Associated with Neuropsychological Outcome but Not White Matter Integrity after Mild Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to examine neuropsychological functioning and white matter integrity, in service members and veterans (SMVs) after mild traumatic brain injury (MTBI), with versus without post-traumatic stress disorder (PTSD). Participants were 116 U.S. military SMVs, prospectively enrolled from the Walter Reed National Military Medical Center (Bethesda, MD), who had sustained an MTBI ( n = 86) or an injury without TBI (i.e., Injured Control [IC]; n = 30). Participants completed a battery of neuropsychological measures (neurobehavioral and -cognitive), as well as diffusion tensor imaging (DTI) of the brain, on average 6 years post-injury. Based on diagnostic criteria for PTSD, participants in the MTBI group were classified into two subgroups: MTBI/PTSD-Present ( n = 21) and MTBI/PTSD-Absent ( n = 65). Participants in the IC group were included only if they were classified as PTSD-Absent. The MTBI/PTSD-Present group had a significantly higher number of self-reported symptoms on all neurobehavioral measures (e.g., depression), and lower scores on more than half of the neurocognitive domains (e.g., processing speed), compared to the MTBI/PTSD-Absent and IC/PTSD-Absent groups. There were no significant group differences for the vast majority of DTI measures, with the exception of a handful of regions (i.e., superior longitudinal fascicle and superior thalamic radiation). These results suggest that there is 1) a strong relationship between PTSD and poor neuropsychological outcome after MTBI and 2) a lack of a relationship between PTSD and white matter integrity, as measured by DTI, after MTBI. Concurrent PTSD and MTBI should be considered a risk factor for poor neuropsychological outcome that requires early intervention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».