Can Quantitative Susceptibility Mapping Help Diagnose and Predict Recovery of Concussion in Children?
Notice bibliographique
Résumé
Background: Following mild traumatic brain injury (mTBI), also termed concussion, 15-30% of children experience symptoms lasting four weeks or more that reduce their quality of life. Conventional clinical neuroimaging is insensitive to mTBI; however, given the possibility of a neuroinflammatory response following concussion, there is potential for an MRI sequence called quantitative susceptibility mapping (QSM) as a biomarker for injury. In the largest cohort to date, we compared QSM in pediatric concussion patients versus a comparison group of children with orthopedic injuries (OI) and assessed QSM’s performance relative to the current clinical benchmark (5P risk score) for predicting persistent post-concussion symptoms (PPCS). Methods: Children (N=967) aged 8-16.99 years with mTBI or OI were recruited from 5 Canadian pediatric emergency departments. Participants completed QSM at a post-acute assessment (2-33 days post-injury). QSM z-score metrics of susceptibility within 9 regions of interest (ROI) were derived from 371 children (mTBI=255, OI=116). PPCS at 1-month post-injury was defined using reliable change methods. Results: Multivariable linear regression analyses did not reveal a statistically significant difference in susceptibility between mTBI and OI children in any ROI. Multivariable logistic regression analyses revealed increased frontal WM susceptibility was significantly associated with predicting parent-rated reliable change in persistent concussion cognitive symptoms (p=0.001). Frontal WM susceptibility also was nominally significant in a model with all nine regions included (p=0.013). The model with frontal WM and the 5P risk score performed better at predicting parent-rated reliable change in cognitive symptoms than the model with the 5P risk score alone (p=0.002). The area under the curve (AUC) was 0.71(95%CI: 0.62-0.80) for frontal WM susceptibility, 0.67(95%CI: 0.56-0.78) for the 5P risk score, and 0.73(95%CI: 0.64-0.82) for both. Conclusion: We believe this may be the first study to demonstrate a potential imaging biomarker that predicts persistent symptoms using reliable change in children with concussion compared to the current clinical benchmark. Our findings not only suggest a potential neuropathological substrate associated with persistent symptoms, but also highlights the potential for using neuroimaging to assist in the clinical management of concussion in children.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».