Functional Connectivity Changes in Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Traumatic brain injury (TBI) is associated with widespread disruptions in functional connectivity (FC), yet how these alterations vary by injury severity remains unclear. Traditional classification systems fail to capture network-level dysfunction, limiting prognostic accuracy and targeted rehabilitation strategies. The aim of this study was to systematically evaluate fMRI-detected FC alterations after mild, moderate-severe, and severe TBI using coordinate-based meta-analysis and network-level mapping. METHODS: A systematic search of MEDLINE/PubMed, Embase, and Web of Science was conducted to identify studies examining FC changes in TBI using fMRI. This review was not funded or prospectively registered. Studies were stratified by TBI severity and time since injury. Significant peak Montreal Neurological Institute coordinates were extracted, matched to the Yeo-17 brain network atlas, and analyzed using Seed-based d Mapping with Permutation of Subject Images (SDM-PSI). Study quality and evidence level were assessed using an adapted NIH Quality Assessment Tool and the Oxford Centre for Evidence-Based Medicine criteria. Eligible studies included adult participants with TBI assessed using resting-state or task-based fMRI; studies lacking severity classification or involving pediatric populations were excluded. RESULTS: < 21%). DISCUSSION: FC changes after TBI potentially involve large-scale brain networks such as the default mode, attention, and executive control networks in a severity-dependent and phase-dependent manner. Although meta-analysis revealed consistent patterns, corrected statistical significance was not achieved, highlighting the need for larger, harmonized data sets and standardized analysis pipelines in future research.
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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 | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».