Altered resting state EEG microstate dynamics in acute-phase pediatric mild traumatic brain injury.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Sport-related concussion presents significant diagnostic and monitoring challenges, especially in youth populations. This study investigates the potential of EEG microstate analysis as a tool for assessing acute-phase brain activity changes in adolescent male athletes following a concussion. We analyzed resting-state EEG data from 32 participants in a between-subjects design, comparing participants with acute concussion (within two weeks of injury) to an age- and sex- matched sample with no reported history of concussion. Methodology: We applied a modified k-means clustering algorithm to group resting-state EEG topographical maps into seven clusters, with each cluster represented by one of the canonical microstate classes (A-G). Average duration, occurrence rate, and time coverage for each microstate were extracted. Results: Statistically significant differences in mean duration, occurrence rate, and time coverage of microstates B and E were observed. Specifically, the mean duration, occurrence and time coverage of microstate E showed a significant decrease in the concussed cohort in comparision to the controls (p < 0.001). In addition, the mean duration, occurrence rate and time coverage was higher in the concussed cohort in comparision with the healthy cohort (p = 0.003). A significant negative linear relationship was found between microstate E and symptom severity (p = 0.006, F = 15.72). Discussion: These results suggest that mild traumatic brain injury may disrupt the dynamic interaction of large-scale brain networks, hinting at potential biomarkers of injury. This study may help to inform future work on objective, brain-based tools for diagnosis and recovery assessment in concussed adolescents. Further research in larger, more diverse populations is necessary to validate these potential biomarkers.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».