Structural brain alterations and predictors of clinical improvement in functional cognitive disorder after concussion
Notice bibliographique
Résumé
Functional cognitive disorder (FCD) is an under-studied yet likely prevalent subtype of functional neurological disorder (FND), with neural mechanisms that remain poorly understood. While studies of other FND subtypes have revealed structural and functional brain alterations across several large-scale brain networks, no study to date has investigated neural alterations in FCD. Here, we examined structural grey matter brain differences as measured from magnetic resonance imaging in 37 adults with FCD after concussion compared to 25 post-concussion controls. We compared FreeSurfer-based cortical thickness and subcortical volumes between groups and investigated associations between structural measures and memory symptoms. A subset of participants with FCD (n = 24) participated in a randomized controlled trial of cognitive-behavioral therapy vs. cognitive rehabilitation, and relationships between baseline structural measures and treatment outcomes were evaluated. All primary analyses were adjusted for age, sex, estimated IQ, and loss of consciousness, and corrected for multiple comparisons. No significant between-group differences in cortical thickness or subcortical volume were observed. However, across all participants, greater functional memory symptom severity was associated with larger right amygdala volume, which remained significant adjusting for depression scores, anxiety scores, and psychotropic medication use. Post-hoc analyses identified that this observation was driven by differences in lateral, basal, and paralaminar amygdalar nuclei. Additionally, greater improvement in memory symptoms following treatment was associated with increased pre-treatment cortical thickness in the right inferior frontal gyrus. These findings provide initial insights into the structural neurobiology of FCD and its associations with symptom severity and clinical trajectories.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».