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Enregistrement W4409118920 · doi:10.1212/wnl.0000000000213502

Brain Network Functional Connectivity in Children With a Concussion

2025· article· en· W4409118920 sur OpenAlexaffabout
Adrian Onicas, Stephanie Deighton, Keith Owen Yeates, Signe Bray, Kirk Graff, Nishard Abdeen, Miriam H. Beauchamp, Christian Beaulieu, Bruce Björnson, William Craig, Mathieu Dehaes, Sylvain Deschênes, Emily L. Dennis, Quynh Doan, Stephen B. Freedman, Bradley G. Goodyear, Jocelyn Gravel, Catherine Lebel, Andrée‐Anne Ledoux, Roger Zemek, Ashley L. Ware

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensBC Children's HospitalStollery Children's HospitalUniversity of British ColumbiaUniversity of AlbertaUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineGlenrose Rehabilitation HospitalUniversity of CalgaryChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of OttawaAlberta Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcussionMedicineDefault mode networkProspective cohort studyFunctional connectivityTraumatic brain injuryPhysical medicine and rehabilitationCohortPhysical therapyPost-concussion syndromePoison controlPsychologyInjury preventionInternal medicineNeurosciencePsychiatryEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Pediatric concussion can disrupt functional brain network connectivity, but prospective longitudinal research is needed to clarify recovery and identify moderators of change. This study investigated network functional connectivity (FC) up to 6 months after pediatric concussion. METHODS: This prospective longitudinal concurrent cohort observational study consecutively recruited children (aged 8 to 17 years) at 5 Canadian pediatric hospital emergency departments within 48 hours of sustaining a concussion or mild orthopaedic injury (OI). Children completed 3T MRI scanning postacutely (2 to 33 days) and at either 3 or 6 months after injury (randomly assigned at the postacute visit). Reliable change between retrospective preinjury (based on parent report) and 1-month postinjury symptom ratings based on parent and child report was used to classify concussion with or without persisting symptoms. Within-network and between-network FC was computed for 8 brain networks from resting-state fMRI scans and analyzed using linear mixed-effects models, with multiple comparison correction. RESULTS: (95% CI) = -0.46 (-0.79 to -0.14), across time. Connectivity between the visual and default mode networks was lower at 6 months after concussion, -0.60 (-0.92 to -0.27). At 3 months after concussion, connectivity between the frontoparietal and ventral attention networks was lower in younger children, -0.98 (-1.58 to -0.37), but higher in older children, 0.81 (0.20 to 1.42). For symptom groups based on parent report, connectivity between the dorsal and ventral attention networks was higher in female children at 3 months after concussion without persisting symptoms relative to concussion with persisting symptoms, 1.25 (2.05 to 0.46), and OI, 0.87 (0.25 to 1.49). DISCUSSION: Time after injury, age at injury, biological sex, and persistent symptom status are important moderators of FC after pediatric concussion for children seen in emergency department settings. Postacute FC may not enhance clinical diagnosis. Although within-network connectivity is preserved, between-network connectivity differences emerge after most children clinically recover and persist up to 6 months after pediatric concussion, providing a potential objective biomarker for lasting changes in brain function.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,266

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,278 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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