The network-based underpinnings of persisting symptoms after concussion: a multimodal neuroimaging meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Persisting symptoms after concussion (PSaC) represent a complex and poorly understood neuropsychiatric phenomenon with limited treatment options. Neural network dysfunction has been associated with PSaC, and neuromodulation, particularly repetitive transcranial magnetic stimulation, may be a promising intervention. However, neuroimaging findings have been inconsistent, limiting understanding of underlying network dysfunction. We aimed to identify a core neural network associated with PSaC and explore whether this network could yield candidate cortical targets for neuromodulation at the individual level. We hypothesized that differences in network disruption would be evident between individuals with high versus low symptom burden in PSaC. Here we show that a convergent multi-analytic approach combining symptom-activation maps generated from existing fMRI datasets, systematic review of resting-state fMRI studies of PSaC, and network-based meta-analysis of coordinates derived from these studies co-localize to the salience network in high symptom burden PSaC. Using Human Connectome Project data, we mapped this network to cortical regions that could serve as individualized targets for neuromodulation. This aligns with current clinical models of PSaC and may present a new direction for network-based therapy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle