Can quantitative susceptibility mapping help diagnose and predict recovery of concussion in children? An A-CAP study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».