Patterns of change in cortical morphometry following traumatic brain injury in adults
Notice bibliographique
Résumé
Progressive cortical volumetric loss following moderate-severe traumatic brain injury (TBI) has been observed; however, regionally specific changes in the structural determinants of cortical volume, namely, cortical thickness (CT) and cortical surface area (CSA), are unknown and may inform the patterns and neural substrates of neurodegeneration and plasticity following injury. We aimed to (a) assess differences in CT and CSA between TBI participants and controls in the early chronic stage post-injury, (b) describe longitudinal changes in cortical morphometry following TBI, and (c) examine how regional changes in CT and CSA are associated. We acquired magnetic resonance images for 67 participants with TBI at up to 4 time-points spanning 5 months to 7 years post-injury, and 18 controls at 2 time-points. In the early chronic stage, TBI participants displayed thinner cortices than controls, predominantly in frontal regions, but no CSA differences. Throughout the chronic period, TBI participants showed widespread CT reductions in posterior cingulate/precuneus regions and moderate CT increase in frontal regions. Additionally, CSA showed a significant decrease in the orbitofrontal cortex and circumscribed increase in posterior regions. No changes were identified in controls. Relationships between regional cortical changes in the same morphological measure revealed coordinated patterns within participants, whereas correlations between regions with CT and CSA change yielded bi-directional relationships. This suggests that these measures may be differentially affected by neurodegenerative mechanisms such as transneuronal degeneration following TBI and that degeneration may be localized to the depths of cortical sulci. These findings emphasize the importance of dissecting morphometric contributions to cortical volume change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».