Prospective Associations of Susceptibility-Weighted Imaging Biomarkers with Fatigue Symptom Severity in Childhood Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
Fatigue may be among the most profound and debilitating consequences of pediatric traumatic brain injury (TBI); however, neurostructural risk factors associated with post-injury fatigue remain elusive. This prospective study aimed to evaluate the independent value of susceptibility-weighted imaging (SWI) biomarkers, over-and-above known risk factors, to predict fatigue symptom severity in children with TBI. Forty-two children were examined with structural magnetic resonance imaging (sMRI), including a SWI sequence, within eight weeks post-injury. The PedsQL Multi-Dimensional Fatigue Scale (MFS) was administered 24 months post-injury. Compared with population expectations, the TBI group displayed significantly higher levels of general fatigue (Cohen d = 0.44), cognitive fatigue (Cohen d = 0.59), sleep/rest fatigue (Cohen d = 0.37), and total fatigue (Cohen d = 0.63). In multi-variate models adjusted for TBI severity, child demographic factors, and depression, we found that subacute volume of SWI lesions was independently associated with all fatigue symptom domains. The magnitude of the brain-behavior relationship varied by fatigue symptom domain, such that the strongest relationships were observed for the cognitive fatigue and total fatigue symptom scales. Overall, we found that total subacute volume of SWI lesions explained up to 24% additional variance in multi-dimensional fatigue, over-and-above known risk factors. The subacute SWI has potential to improve prediction of post-injury fatigue in children with TBI. Our preliminary findings suggest that volume of SWI lesions may represent a novel, independent biomarker of post-injury fatigue, which could help to identify high-risk children who are likely to benefit from targeted psychoeducation and/or preventive strategies to minimize risk of long-term post-injury fatigue.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».