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Enregistrement W3216969598 · doi:10.3389/fneur.2021.596615

Dynamic Visual Stimulations Produced in a Controlled Virtual Reality Environment Reveals Long-Lasting Postural Deficits in Children With Mild Traumatic Brain Injury

2021· article· en· W3216969598 sur OpenAlexafffund
Thomas Romeas, Selma Greffou, Rémy Allard, Robert Forget, Michelle McKerral, Jocelyn Faubert, Isabelle Gagnon

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Children's HospitalCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTraumatic brain injuryBalance (ability)ConcussionPhysical medicine and rehabilitationPostural instabilityPsychologyVirtual realityPoison controlCognitionAudiologyInjury preventionMedicineNeurosciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Motor control deficits outlasting self-reported symptoms are often reported following mild traumatic brain injury (mTBI). The exact duration and nature of these deficits remains unknown. The current study aimed to compare postural responses to static or dynamic virtual visual inputs and during standard clinical tests of balance in 38 children between 9 and 18 years-of-age, at 2 weeks, 3 and 12 months post-concussion. Body sway amplitude (BSA) and postural instability (vRMS) were measured in a 3D virtual reality (VR) tunnel (i.e., optic flow) moving in the antero-posterior direction in different conditions. Measures derived from standard clinical balance evaluations (BOT-2, Timed tasks) and post-concussion symptoms (PCSS-R) were also assessed. Results were compared to those of 38 healthy non-injured children following a similar testing schedule and matched according to age, gender, and premorbid level of physical activity. Results highlighted greater postural response with BSA and vRMS measures at 3 months post-mTBI, but not at 12 months when compared to controls, whereas no differences were observed in post-concussion symptoms between mTBI and controls at 3 and 12 months. These deficits were specifically identified using measures of postural response in reaction to 3D dynamic visual inputs in the VR paradigm, while items from the BOT-2 and the 3 timed tasks did not reveal deficits at any of the test sessions. PCSS-R scores correlated between sessions and with the most challenging condition of the BOT-2 and as well as with the timed tasks, but not with BSA and vRMS. Scores obtained in the most challenging conditions of clinical balance tests also correlated weakly with BSA and vRMS measures in the dynamic conditions. These preliminary findings suggest that using 3D dynamic visual inputs such as optic flow in a controlled VR environment could help detect subtle postural impairments and inspire the development of clinical tools to guide rehabilitation and return to play recommendations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,292 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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