Axonal Injury, Sleep Disturbances, and Memory following Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Traumatic brain injury (TBI) is associated with sleep deficits, but it is not clear why some report sleep disturbances and others do not. The objective of this study was to assess the associations between axonal injury, sleep, and memory in chronic and acute TBI. Methods Data were acquired from two independent datasets which included 156 older adult veterans (69.8 years) from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) with prior moderate-severe TBIs and 90 (69.2 years) without a TBI and 374 participants (39.6 years) from Transforming Research and Clinical Knowledge in TBI (TRACK-TBI) with a recent mild TBI (mTBI) and 87 controls (39.6 years), all who completed an MRI, memory assessment, and sleep questionnaire. Results Older adults with a prior TBI had a significant association between axial diffusivity in the left anterior internal capsule (ALIC) and sleep disturbances [95% CI(5.0e+07, 1.7e+08), p ≤ .01]. This association was significantly different [95% CI(6.8e+07,2.2e+08), p=.01] from controls. ALIC predicted changes in memory over one-year in TBI [95% CI(−1.8e+08,-2.7e+07), p=.03]. We externally validated those findings in TRACK-TBI where ALIC axial diffusivity within two-weeks after injury was significantly associated with higher sleep disturbances in the TBI group at two-weeks [95% CI(−7.2e-06, −1.9e-04), p=0.04], six-months [95% CI(−4.2e-06,-1.3e-04), p≤ .01] and 12-months post-injury [95% CI(−5.2e-06, −1.2e-04), p=0.03]. These associations not seen in controls. Interpretations Axonal injury to the ALIC is robustly associated with sleep disturbances in multiple TBI populations. Early assessment of ALIC damage following mTBI could identify those at risk for persistent sleep disturbances following injury.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».