Diffusion Tensor Imaging in Acute, Chronic, and Remote Mild Traumatic Brain Injury: A Systematic Review of Cross-Sectional and Longitudinal Studies
Notice bibliographique
Résumé
Mild traumatic brain injury (mTBI) is a global health concern that remains difficult to clinically evaluate due to variable diagnostic criteria and a lack of objective biomarkers. Diffusion tensor imaging (DTI) has been shown to be a sensitive measure of microstructural injury caused by head injury that cannot be visualized by conventional neuroimaging, which may potentially aid in the diagnosis and prognosis of mTBI. This review seeks to evaluate the available literature concerning the role of DTI in evaluating microstructural alterations in white matter (WM) associated with mTBI. An initial systematic search from PubMed, CENTRAL, Embase, MEDLINE, Web of Science, and Scopus yielded 1507 articles published between 2007 and 2024. A total of 79 studies met the full eligibility criteria for inclusion in this qualitative synthesis. The majority of studies demonstrated DTI abnormalities in the setting of acute, chronic, and remote mTBI, predominantly in the WM tracts of the corpus callosum, corona radiata, internal capsule, and longitudinal fasciculus. Many studies identified associations between DTI parameters and clinical measures of mTBI, such as cognitive performance, executive functioning, and comorbidities, including post-concussion syndrome and post-traumatic stress disorder. Overall, the weight of evidence in this review supports the cautious integration of DTI in the clinical assessment of mTBI. The observed discrepancies reported in the literature on DTI may be explained by significant variability in study design, analytical technique, and measured clinical outcomes. Further research that implements consistent methodology is crucial to fully realize the use of DTI as an imaging biomarker of mTBI.
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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 | 0,011 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».