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Enregistrement W4400279263 · doi:10.1089/neur.2024.0018

Assessment of Oculomotor Functions as a Biomarker in Mild Traumatic Brain Injury

2024· article· en· W4400279263 sur OpenAlexafffund
Ekaterina Lunkova, Jen‐Kai Chen, Rajeet Singh Saluja, Alain Ptito

Notice bibliographique

RevueNeurotrauma Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesMitacsMcGill University
Mots-clésTraumatic brain injuryBiomarkerMedicineNeurosciencePsychologyPhysical medicine and rehabilitationBiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mild traumatic brain injury (mTBI), or concussion, is a major public health problem, and ambiguity still exists regarding its diagnosis. While functional magnetic resonance imaging (fMRI) has been identified as a helpful screening tool for concussion, its limited accessibility in clinical or field settings necessitates a more efficient alternative. Oculomotor function deficit is an often-reported pathology in mTBI. Due to the neuroanatomical overlap between eye-movement circuitry and mTBI pathophysiology, visual deficits are expected. In this study, we investigate the possibility of using an oculomotor assessment tool for finding biomarkers in concussion. We used fMRI with tasks evaluating oculomotor functions: smooth pursuit (SP), saccades, anti-saccades, and optokinetic nystagmus (OKN). Before the scanning, the testing with a system of virtual reality goggles with integrated eye- and head-tracking was used where subjects performed the same tasks as those used in fMRI. Twenty-nine concussed symptomatic adults (CSA) within 1-month postconcussion and 29 age- and sex-matched healthy controls (HCS) were tested to examine blood oxygen level-dependent (BOLD) fMRI alterations associated with performances in oculomotor function after mTBI and evaluate the efficacy of the oculomotor assessment in detecting oculomotor and gaze deficits following mTBI. Comparing CSA with HCS, significant differences were observed in anti-saccades and OKN performance. CSA group exhibited elevated %BOLD signal change on each task compared with HCS: in the superior frontal gyrus during the smooth pursuit, inferior frontal gyrus during the saccades, putamen and dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) during the anti-saccades, and lingual gyrus and IFG during the OKN. Key findings include the following: (1) oculomotor deficits in concussed subjects compared with controls, (2) abnormal activation patterns in areas related to the regulation and control of oculomotor movements, suggesting concussion-induced disruptions, and (3) the potential of oculomotor assessment as a promising approach for mTBI biomarkers, with anti-saccades and OKN identified as the most sensitive tasks.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,826
Score d'incertitude au seuil0,933

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,305 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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