Longitudinal analysis highlights structural changes in grey- and white-matter within military personnel exposed to blast
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to determine whether gray matter volume and diffusion-based metrics in associated white matter changed in breachers who had neuroimaging performed at two timepoints. A secondary purpose was to compare these changes in a group who had a one-year interval between their imaging timepoints to a group that had a two-year interval between imaging. METHODS: Between timepoints, clusters with significantly different gray matter volume were used as seeds for reconstruction of associated structural networks using diffusion metrics. RESULTS: Of 92 eligible participants, 62 had imaging at two timepoints, 36 with a one-year interval between scans and 26 with a two-year interval between scans. A significant effect of time was documented in the midcingulate cortex, but there was no effect of timepoint (1 versus 2 years). The associated white matter in this cluster had three regions with differences in fractional anisotropy compared to baseline, while there was no effect of timepoint (1 versus 2 years). CONCLUSIONS: This study provides preliminary evidence that military personnel involved in repetitive exposure to sub-concussive blast overpressures may experience changes to both gray matter and white matter structures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».