Localization and Identification of Brain Microstructural Abnormalities in Paediatric Concussion
Notice bibliographique
Résumé
In the United States, approximately 2.53 million people sustain a concussion each year. Relative to adults, youth show greater cognitive deficits following concussion and a longer recovery. An accurate and reliable imaging method is needed to determine injury severity and symptom resolution. The primary objective of this study was to characterize concussions with diffusion tensor imaging (DTI). This was performed through a normative Z -scoring analysis of DTI metrics, fractional anisotropy (FA), axial diffusivity (AD), and radial diffusivity (RD), to quantify patient-specific injuries and identify commonly damaged brain regions in paediatric concussion patients relative to healthy controls. It was hypothesized that personalizing the detection analysis through normative Z -scoring would provide an understanding of trauma-induced microstructural damage. Concussion patients were volunteers recruited from the Emergency Department of the McMaster Children’s Hospital with a recent concussion ( n = 26), 9 males and 17 females, mean age 14.22 ± 2.64, while healthy paediatric brain DTI datasets (25 males and 24 females, mean age 13.52 ± 1.03) were obtained from an MRI data repository. Significant abnormalities were commonly found in the longitudinal fasciculus, fronto-occipital fasciculus, and corticospinal tract, while unique abnormalities were localized in a number of other areas reflecting the individuality of each child’s injury. Total injury burden, determined by the number of regions containing outliers per DTI metric per patient, was used as the metric to quantify the overall injury severity of each patient. The primary outcome of this analysis found that younger patients experienced a significantly greater injury burden when measured using fractional anisotropy ( p < 0.001). These results show that DTI was able to detect microstructural changes caused by concussion, on a per-person basis, and has the potential to be a useful tool for improving diagnostic accuracy and prognosis of a concussion.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».