Data rescue in high-motion youth cohorts for robust and reproducible brain-behavior relationships
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recognition of the detrimental impact of participant motion on functional connectivity measures has led to the adoption of increasingly stringent quality control standards to minimize potential motion artifacts. These stringent standards can lead to the exclusion of many participants, creating a tension with a countervailing requirement for large sample sizes that can provide adequate statistical power, particularly for brain-behavior association studies. Here, we test and validate two techniques aimed at mitigating the impact of head motion on functional connectivity estimates, and show that these techniques enable the retention of a substantial proportion of participants who would otherwise be excluded based on motion criteria, such as a minimum mean framewise displacement (FD) threshold. Specifically, we first show that functional connectomes computed using time series data that have been ordered according to motion (i.e., framewise displacement — FD) and (1) subsetted to include the lowest-motion time points (“ motion ordered ”) or (2) subsetted and resampled (“ bagged ”) are reproducible, in that they enable the successful identification of an individual from a group using functional connectome fingerprinting. Second, we demonstrate that motion-ordered and bagged functional connectomes yield robust brain-behavior associations, which, when examined as a function of sample size, are comparable to those obtained using the standard full time series. Finally, we show that the utility of both approaches lies in maximizing participant inclusivity by allowing for the retention of high-motion participants that would otherwise be discarded. Given equivalent performance of the two approaches across these tests of reproducibility, validity, and utility, we conclude by recommending motion-ordering to enable data rescue, maximize inclusivity, and address the need for adequately powered samples in functional connectivity research, while maintaining stringent data quality standards. While our findings were reproducible across different head motion thresholds and edges in the functional connectome, we outline possibilities for further validation and assessment of generalization using other behavioral phenotypes and consortia datasets.
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 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 | 0,013 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».