MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4311442025 · doi:10.1136/jnnp-2022-329487

Can quantitative susceptibility mapping help diagnose and predict recovery of concussion in children? An A-CAP study

2022· article· en· W4311442025 sur OpenAlexafffundabout
Nicholas Sader, David Gobbi, Brad Goodyear, Richard Frayne, Ashley L. Ware, Miriam H. Beauchamp, William Craig, Quynh Doan, Roger Zemek, Jay Riva-Cambrin, Keith Owen Yeates

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurology Neurosurgery & Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of OttawaBC Children's HospitalUniversity of British ColumbiaAlberta Children's HospitalStollery Children's HospitalUniversity of AlbertaUniversité de MontréalFoothills Medical CentreHotchkiss Brain InstituteCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineAlberta Health ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésConcussionMedicinePsychologyMedical emergencyPoison controlInjury prevention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Quantitative susceptibility mapping (QSM) is an MRI technique that is a potential biomarker for concussion. We performed QSM in children following concussion or orthopaedic injury (OI), to assess QSM performance as a diagnostic and prognostic biomarker. METHODS: Children aged 8-17 years with either concussion (N=255) or OI (N=116) were recruited from four Canadian paediatric emergency departments and underwent QSM postacutely (2-33 days postinjury) using 3 Tesla MRI. QSM Z-scores within nine regions of interest (ROI) were compared between groups. QSM Z-scores were also compared with the 5P score, the current clinical benchmark for predicting persistent postconcussion symptoms (PPCS), at 4 weeks postinjury, with PPCS defined using reliable change methods based on both participant and parent reports. RESULTS: Concussion and OI groups did not differ significantly in QSM Z-scores for any ROI. Higher QSM Z-scores within frontal white matter (WM) independently predicted PPCS based on parent ratings of cognitive symptoms (p=0.001). The combination of frontal WM QSM Z-score and 5P score was better at predicting PPCS than 5P score alone (p=0.004). The area under the curve was 0.72 (95% CI 0.63 to 0.81) for frontal WM susceptibility, 0.69 (95% CI 0.59 to 0.79) for the 5P score and 0.74 (95% CI 0.65 to 0.83) for both. CONCLUSION: The findings suggest that QSM is a potential MRI biomarker that can help predict PPCS in children with concussion, over and above the current clinical benchmark, and thereby aid in clinical management. They also suggest a frontal lobe substrate for PPCS, highlighting the potential for QSM to clarify the neurophysiology of paediatric concussion.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Neurology Neurosurgery & PsychiatryMême sujetTraumatic Brain Injury ResearchTravaux en français237 207