Pediatric Moderate-Severe Traumatic Brain Injury and Gray Matter Structural Covariance Networks: A Preliminary Longitudinal Investigation
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Notice bibliographique
Résumé
Pediatric traumatic brain injury (TBI) is prevalent and can disrupt ongoing brain maturation. However, the long-term consequences of pediatric TBI on the brain's network architecture are poorly understood. Structural covariance networks (SCN), based on anatomical correlations between brain regions, may provide important insights into brain topology following TBI. Changes in global SCN (default-mode network [DMN], central executive network [CEN], and salience network [SN]) were compared sub-acutely (<90 days) and in the long-term (approximately 12-24 months) after pediatric moderate-severe TBI (n = 16), and compared to typically developing children assessed concurrently (n = 15). Gray matter (GM) volumes from selected seeds (DMN: right angular gyrus [rAG], CEN: right dorsolateral prefrontal cortex [rDLPFC], SN: right anterior insula) were extracted from T1-weighted images at both timepoints. No group differences were found sub-acutely; at the second timepoint, the TBI group showed significantly reduced structural covariance within the DMN seeded from the rAG and the (1) right middle frontal gyrus, (2) left superior frontal gyrus, and (3) left fusiform gyrus. Reduced structural covariance was also found within the CEN, that is, between the rDLPFC and the (1) calcarine sulcus, and (2) right occipital gyrus. In addition, injury severity was positively associated with GM volumes in the identified CEN regions. Over time, there were no significant changes in SCN in either group. The findings, albeit preliminary, suggest for the first time a long-term effect of pediatric TBI on SCN. SCN may be a complementary approach to characterize the global effect of TBI on the developing brain. Future work needs to further examine how disruptions of these networks relate to behavioral and cognitive difficulties.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 découle