Associations Between Changes in Psychological Resilience and Resting-State Functional Connectivity Throughout Pediatric Concussion Recovery
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study investigated the association between psychological resilience and resting-state network functional connectivity of three major brain networks in pediatric concussion. Methods: This was a substudy of a randomized controlled trial, recruiting children with concussion and orthopedic injury. Participants completed the Connor–Davidson Resilience 10 Scale and underwent magnetic resonance imaging at 72 h and 4-weeks postinjury. We explored associations between resilience and connectivity with the default mode network (DMN), central executive network (CEN), and salience network (SN) at both timepoints and also any change that occurred over time. We also explored associations between resilience and connectivity within each network. Results: A total of 67 children with a concussion (median age = 12.87 [IQR: 11.79–14.36]; 46% female) and 30 with orthopedic injury (median age = 12.27 [IQR: 11.19–13.94]; 40% female) were included. Seed-to-voxel analyses detected a positive correlation between 72-h resilience and CEN connectivity in the concussion group. Group moderated associations between resilience and SN connectivity at 72 h, as well as resilience and DMN connectivity over time. Regions-of-interest analyses identified group as a moderator of longitudinal resilience and within-DMN connectivity. Conclusions: These results suggest that neural recovery from concussion could be reliant on resilience. Resilience was related to functional connectivity with three of the main networks in the brain that are often impacted by concussion. Improving resilience might be investigated as a modifiable variable in children as both a protective and restorative in the context of concussion. Clinical Trial Registration Identifier: NCT05105802. PedCARE +MRI team (see Supplementary Appendix S1)
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».