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Enregistrement W4312864891 · doi:10.21037/qims-22-450

Functional-structural large-scale brain networks are correlated with neurocognitive impairment in acute mild traumatic brain injury

2022· article· en· W4312864891 sur OpenAlexaboutno aff
Yin Liu, Fengfang Li, Song’an Shang, Peng Wang, Xindao Yin, Vijaya Prakash Krishnan Muthaiah, Liyan Lu, Yu‐Chen Chen

Notice bibliographique

RevueQuantitative Imaging in Medicine and Surgery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNeurocognitiveTraumatic brain injuryMedicineFunctional connectivityNeurosciencePhysical medicine and rehabilitationPsychologyPsychiatryCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: This study was conducted to investigate topological changes in large-scale functional connectivity (FC) and structural connectivity (SC) networks in acute mild traumatic brain injury (mTBI) and determine their potential relevance to cognitive impairment. Methods: Seventy-one patients with acute mTBI (29 males, 42 females, mean age 43.54 years) from Nanjing First Hospital and 57 matched healthy controls (HC) (33 males, 24 females, mean age 46.16 years) from the local community were recruited in this prospective study. Resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI) and diffusion tensor imaging (DTI) were acquired within 14 days (mean 3.29 days) after the onset of mTBI. Then, large-scale FC and SC networks with 116 regions from the automated anatomical labeling (AAL) brain atlas were constructed. Graph theory analysis was used to analyze global and nodal metrics. Finally, correlations were assessed between topological properties and neurocognitive performances evaluated by the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Bonferroni correction was performed out for multiple comparisons in all involved analyses. Results: ) for SC (Cohen's d=0.390 and Cohen's d=0.395). The mTBI group showed aberrant nodal degree (Dc), nodal efficiency (Ne), and nodal local efficiency (Nloc) for FC and aberrant Dc, nodal betweenness (Bc), nodal clustering coefficient (NCp) and Ne for SC mainly in the frontal and temporal, cerebellum, and subcortical areas. Acute mTBI patients also had higher functional-structural coupling strength at both the group and individual levels (Cohen's d=0.415). These aberrant global and nodal topological properties at functional and structural levels were associated with attention, orientation, memory, and naming performances (all P<0.05). Conclusions: Our findings suggested that large-scale FC and SC network changes, higher correlation between FC and SC and cognitive impairment can be detected in the acute stage of mTBI. These network aberrances may be a compensatory mechanism for cognitive impairment in acute mTBI patients.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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