Mild Traumatic Brain Injury Results in Significant and Lasting Cortical Demyelination
Notice bibliographique
Résumé
Despite contributing to neurocognitive deficits, intracortical demyelination after traumatic brain injury (TBI) is understudied. This study uses magnetic resonance imaging (MRI) to map intracortical myelin and its change in healthy controls and after mild TBI (mTBI). Acute mTBI involves reductions in relative myelin content primarily in lateral occipital regions. Demyelination mapped ~6 months post-injury is significantly more severe than that observed in typical aging (p < 0.05), with temporal, cingulate, and insular regions losing more myelin (30%, 20%, and 16%, respectively) than most other areas, although occipital regions experience 22% less demyelination. Thus, occipital regions may be more susceptible to primary injury, whereas temporal, cingulate and insular regions may be more susceptible to later manifestations of injury sequelae. The spatial profiles of aging- and mTBI-related chronic demyelination overlap substantially; exceptions include primary motor and somatosensory cortices, where myelin is relatively spared post-mTBI. These features resemble those of white matter demyelination and cortical thinning during Alzheimer's disease, whose risk increases after mTBI.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».