Longitudinal changes in brain metabolites following pediatric concussion
Notice bibliographique
Résumé
Concussion is commonly characterized by a cascade of neurometabolic changes following injury. Magnetic Resonance Spectroscopy (MRS) can be used to quantify neurometabolites non-invasively. Longitudinal changes in neurometabolites have rarely been studied in pediatric concussion, and fewer studies consider symptoms. This study examines longitudinal changes of neurometabolites in pediatric concussion and associations between neurometabolites and symptom burden. Participants who presented with concussion or orthopedic injury (OI, comparison group) were recruited. The first timepoint for MRS data collection was at a mean of 12 days post-injury (n = 545). Participants were then randomized to 3 (n = 243) or 6 (n = 215) months for MRS follow-up. Parents completed symptom questionnaires to quantify somatic and cognitive symptoms at multiple timepoints following injury. There were no significant changes in neurometabolites over time in the concussion group and neurometabolite trajectories did not differ between asymptomatic concussion, symptomatic concussion, and OI groups. Cross-sectionally, Choline was significantly lower in those with persistent somatic symptoms compared to OI controls at 3 months post-injury. Lower Choline was also significantly associated with higher somatic symptoms. Although overall neurometabolites do not change over time, choline differences that appear at 3 months and is related to somatic symptoms.
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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 | 0,002 |
| 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 ».