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Enregistrement W3179313498 · doi:10.21037/qims-20-1296

Cerebrovascular reactivity changes in acute concussion: a controlled cohort study

2021· article· en· W3179313498 sur OpenAlexaff
Runrun Wang, Julien Poublanc, Adrian P. Crawley, Olivia Sobczyk, Sander C. M. Kneepkens, Larissa McKetton, Charles H. Tator, Renhua Wu, David J. Mikulis

Notice bibliographique

RevueQuantitative Imaging in Medicine and Surgery · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Western HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésConcussionMedicineWhite matterProspective cohort studyInternal medicineCardiologyMagnetic resonance imagingPoison controlRadiologyInjury preventionEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Evidence suggests that cerebrovascular reactivity (CVR) increases within the first week after the incidence of concussion, indicating a disruption of normal autoregulation. We sought to extend these findings by investigating the effects of acute concussion on the speed of CVR response and by visualizing global and regional impairments in individual patients with acute concussion. Methods: Twelve patients aged 18–40 years who experienced concussion less than a week before this prospective study were included. Twelve age and sex-matched healthy subjects constituted the control group. In all subjects, CVR was assessed using blood oxygenation level-dependent (BOLD) echo-planar imaging with a 3.0T MRI scanner, in combination with changes in end-tidal partial pressure of CO2 (PETCO2). In each subject, we calculated the CVR amplitude and CVR response time in the gray and white matter using a step and ramp PETCO2 challenge. In addition, a separate group of 39 healthy controls who underwent the same evaluation was used to create atlases with voxel-wise mean and standard deviation of CVR amplitude and CVR response time. This allowed us to convert each metric of the 12 patients with concussion and the 12 healthy controls into z-score maps. These maps were then used to generate and compare z-scores for each of the two groups. Group differences were calculated using an unpaired t-test. Results: All studies were well tolerated without any serious adverse events. Anatomical MRI was normal in all study subjects. No differences in CO2 stimulus and O2 targeting were observed between the two participant groups during BOLD MRI. With regard to the gray matter, the CVR magnitude step (P=0.117) and ramp + 10 (P=0.085) were not significantly different between patients with concussion and healthy controls. However, the tau value was significantly lower in patients with concussion than in the healthy controls (P=0.04). With regard to the white matter, the CVR magnitude step (P=0.003) and ramp + 10 (P=0.031) were significantly higher and the tau value (P=0.024) was significantly shorter in patients with concussion than in healthy controls. After z-score transformation, the z tau value was significantly lower in patients with concussion than in healthy controls (Grey matter P=0.021, White matter P=0.003). Comparison of the three parameters, z ramp + 10, z step, and z tau, between the two groups showed that z step (Grey matter P=0.035, White matter P=0.005) was the most sensitive parameter and that z ramp + 10 (Grey matter P=0.073, White matter P=0.126) was the least sensitive parameter. Conclusions: Concussion is associated with patient-specific abnormalities in BOLD cerebrovascular responsiveness that occur in the setting of normal global CVR. This study demonstrates that the measurement of CVR using BOLD MRI and precise CO2 control is a safe, reliable, reproducible, and clinically useful method for evaluating the state of patients with concussion. It has the potential to be an important tool for assessing the severity and duration of symptoms after 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 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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,705

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,305 · 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.

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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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