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脑震荡/轻度创伤性脑损伤 (mTBI) - Gov.bc.ca
有关恢复高风险活动（包括体育运动和竞技比赛）的信息，请参阅“恢复运动策略”。如果在第 1-2 步中症状出现超过轻度加重（即在 0-10 量表中超过 2 分***），请停止活动并尝试第二天锻炼。在第 3-4 步中出现脑震荡症状的个人应返回第 2 步，在进行有风险的活动之前，通过运动完全消除症状。在恢复涉及任何意外头部撞击风险的活动之前，应提供书面医疗许可。在咨询医生、执业护士或医疗保健专业人员后，应恢复驾驶。
轻度创伤性脑损伤护理计划 (mTBI POC) 初步评估报告
提供上述任何病症/疾病的详细信息。包括其他相关和/或既往医疗信息（包括处方药、非处方药/补充剂和药物使用情况，包括酒精、大麻和其他消遣性药物）：
轻度创伤性脑损伤护理计划 (mTBI POC) 补充报告
8. 管理并记录三至五项功能活动的患者特定功能量表 (PSFS) 分数，其中至少两项与工作相关。PSFS 可在 www.wsib.ca 上找到。
使用磁脑电图（MEG）评估轻度创伤性脑损伤（MTBI）的恢复：同步神经相互作用（SNI）测试的应用
轻度创伤性脑损伤（MTBI）影响22％从阿富汗和伊拉克返回的美国服务人员。由于多种伤害机制造成的异质结构和功能改变，其诊断是具有挑战性的。MTBI主要基于历史（创伤）和临床评估，因为传统的神经影像学方法（例如磁共振成像（MRI）和大脑的计算机断层扫描（CT），通常不会揭示明显的异常异常。同样，根据几个标准，对MTBI后的恢复的评估仅依赖于临床评估。在大脑功能方面，我们假设MTBI反映了神经元种群之间受到干扰的动态相互作用，这是上述技术无法检测到的干扰。在寻求一种客观工具来检测MTBI的存在并评估其恢复时，我们在这里使用了磁脑摄影（MEG），这是一种非常适合评估大脑动态功能状态的模态。具体而言，我们使用同步神经相互作用（SNI）测试来评估257名健康（“对照”）退伍军人的功能性大脑状态，19名退伍军人，具有主动MTBI的临床诊断（“ A-MTBI”），以及18名退伍军人，他们患有MTBI并受到MTBI的痛苦，并在测试时恢复了（已恢复过测试）。逐步线性判别分析（LDA）产生了37个SNI预测因子，这些预测因子对所有257个对照和19个A-MTBI大脑正确分类。然后，我们使用这些预测因子将18 R-MTBI大脑分类为对照或A-MTBI组：9个大脑（50％）被分类为对照，而其他10个（50％）被归类为A-MTBI。这些发现（a）记录了SNI MEG正确检测A-MTBI的力量，以及（b）对临床评估工具的有效性提出了宣布从MTBI恢复的有效性的担忧。在积极方面，我们的结果提供了一个基于大脑的连续性，可以评估MTBI大脑的状态。该措施以及临床评估应明显减少不确定性，并大大改善MTBI恢复的量化，从而指导进一步的治疗。
通过话语生成分析来评估轻度创伤性脑损伤（伴有或不伴有创伤后应激）后的认知沟通障碍
目的：对于轻度创伤性脑损伤 (mTBI) 患者，认知沟通障碍可能难以评估。然而，使用话语分析作为认知沟通技巧的直接和敏感指标已显示出对其他 TBI 严重程度的良好临床实用性。这项探索性研究调查了患有和不患有创伤后应激障碍 (PTSD) 的无并发症 mTBI 的现役军人和退伍军人 (SMV) 以及既没有 mTBI 也没有 PTSD 的 SMV 的话语生成。方法：向 15 名患有 mTBI 和 PTSD 的 SMV、26 名患有 mTBI 的 SMV 和 25 名无脑损伤 (NBI) 且没有 PTSD 的对照者提供无字图画故事以引发自发话语。对话语样本进行了分析，以确定整体连贯性、字数、负面情绪词的使用、认知过程词、不流畅性和故事完整性。结果：结果显示，在整体一致性方面，mTBI（Mdn = 3.33）组和 NBI（Mdn = 3.50）组之间存在显著差异，χ 2 (3) = 6.044，p = .017，ɛ 2 = .03。mTBI + PTSD（Mdn = 135）组和 NBI（Mdn = 195）组的字数差异显著，χ 2 (3) = 7.968，p = .006，ɛ 2 = .06。未观察到其他组间差异。讨论：话语生成的结构特征可以作为 mTBI 中认知沟通缺陷的潜在标志。此外，PTSD 可能导致 mTBI 患者的言语流畅性缺陷。需要进行更多研究来开发对 mTBI 和 PTSD 影响更敏感的话语相关测量方法。
关于轻度创伤性脑损伤和后...
平民MTBI的最常见原因因年龄而有所不同，包括无意的瀑布，被物体撞到或反对物体，汽车事故和接触运动。5,6虽然服务人员也暴露于这些有害的情况，但在过去的二十年中，最常见的军事MTBI来源是爆炸。3爆炸中的过压波会导致与爆炸有关的MTBI，占服务成员中MTBI的33％。7其他原因包括爆炸产生的弹丸的影响，在爆炸之后将个体推进到对象，由爆炸效应而不是爆炸本身产生的过程。8不论其起源如何，经历一个mtbi几乎使维持随后的mtbis的风险增加了一倍。9这对于恢复很重要，因为恢复持续时间和缺陷的严重程度与持续的mTBI数量成比例地增加。10
〜nzme.co.nz
•自2021年1月以来与战斗学校的高级武器指导员，特殊操作司令部，1RNZIR和2/1 rnzir的所有通信，它引用了创伤性脑损伤（可能称为TBI或MTBI} 81毫米砂浆，M2HB（或类似的.50口径机枪）；随后记录了与每种武器有关的人员经历的可疑爆炸过压的最新消息； •自2021年1月以来，与脑损伤有关（可能称为TBI或MTBI或MTBI}的安全局以来，提供给战斗学校，特殊操作司令部，1RNZIR和2/1 RNZIR的任何信息的副本；可能被称为TBI或MTBI}
创伤性脑损伤后的急性认知缺陷可预测人类默认模式网络会出现类似阿尔茨海默病的退化
用于研究老年轻度 TBI (mTBI) 在多大程度上导致默认模式网络 (DMN) 中静息态活动发生类似 AD 的改变。研究发现，该网络包含一些模块，这些模块的 AD 样创伤后退化程度可以根据患有脑微出血的老年 mTBI 患者的急性认知缺陷准确预测。除了建立老年 mTBI、认知障碍和类似 AD 的功能退化之间的预测性生理关联之外，这些发现还推进了敏锐预测 mTBI 患者沿着类似 AD 的功能轨迹长期偏离正常的目标。老年人 mTBI 与受伤后约 6 个月内大脑功能连接发生类似 AD 的变化之间存在关联，这对公共健康具有重大影响，因为 TBI 在老年人中患病率相对较高。
认知储备对轻度创伤性脑损伤后老年人选择性视觉注意处理的ERP测量的影响
全世界据估计，全球创伤性脑损伤（TBI）病例的年发病率为69 milion，其中81％的人涉及轻度创伤性脑损伤（MTBI），使MTBI成为最常见的TBI类型[1，2]。大多数MTBI患者（80％）将在一个月内恢复[3]，而MTBI患者子组将在数周内持续发生伤害后的投诉，这些投诉可以演变为脑震荡综合症（PC），可以持续使用数年[4]。年龄似乎是开发PC的关键因素，因为在儿童期和青春期[5]或年龄较大的MTBI [6]与开发PC的风险增加有关。可能的解释是，由于衰老而导致的身体容量较低和多种预先存在的合并症，老年人比年轻群体更脆弱[7，8]，导致结果较差和较高的死亡率[9]。尽管老年人占与TBI相关的紧急访问的一半[10]，但保护他们免于开发PC的因素仍未得到充分了解[11]。PC包括认知，情感，体细胞和行为症状，因此可以极大地影响MTBI患者的生活质量[12，13]，在MTBI年龄较大的老年人中，年龄较大的是持续PC的预测指标[14]。MTBI之后的持续症状包括不同认知领域内的疲劳和损害，即注意力，工作记忆和信息过程速度缺陷[15，16]。MTBI后认知障碍的早期检测可以允许迅速的认知行为干预，这已被证明可以减少和防止较差的结果的发展，包括PC [17]。因此，认知储备增加（CR），即更好的“认知过程的适应性更好，有助于解释认知能力的差异敏感性或对大脑衰老，病理或脑部侮辱的日常功能” [18]，理论上可以被认为是一种保护因素，使得能够保持MTBI前认知功能[19]。cr已被证明可以介导阿尔茨海默氏病（AD）[20]，帕金森氏病（PD）[21]，中风[22]和TBI [23]的临床神经认知表现。后一项研究认为是轻度至重度TBI的成年人，但不是老年人。最近的队列研究表明，CR介导了从年轻人到老年人持续的MTBI后症状的出现[24，25]。但是，在这些研究中，最古老的参与者分别为65年和59年。MTBI后的老年人更容易受到PC的影响，并且往往具有先前存在的条件，因此很难预测其结果[26]。神经影像学技术提供了研究这些观察到的CR在TBI在大脑水平上的积极影响的机制的可能性。CR的神经生物学基础的大多数研究都采用功能磁共振成像（fMRI），允许良好的空间
使用规范建模和机器学习从脑磁图数据中检测轻度创伤性脑损伤
许多脑部疾病迫切需要新的生物标记物；例如，轻度创伤性脑损伤 (mTBI) 的诊断具有挑战性，因为临床症状多样且不具特异性。EEG 和 MEG 研究已经证明了 mTBI 的几个人群水平指标，可以作为脑损伤的客观标记物。然而，从 EEG/MEG 信号中获取 mTBI 和其他脑部疾病的临床有用生物标记物受到个体间差异大（即使在健康人群中也是如此）的阻碍。在这里，我们使用多元机器学习方法从静息态 MEG 测量中检测 mTBI。为了解决病情的异质性，我们采用了规范建模方法，并将个体 mTBI 患者的 MEG 信号特征建模为相对于正常变化的偏差。为此，使用包含 621 名健康参与者的规范数据集来确定整个皮层功率谱的变化。此外，我们根据全规范数据的年龄匹配子集构建了规范数据集。为了区分患者和健康对照者，我们基于 25 名 mTBI 患者和 20 名未包含在常模数据集中的对照者的定量偏差图训练了支持向量机分类器。表现最佳的分类器利用了整个年龄和频率范围内的完整常模数据。该分类器能够以 79% 的准确率区分患者和对照者。对训练模型的检查显示，θ 频带（4-8 Hz）内的低频活动是 mTBI 的重要指标，这与早期研究一致。结果证明了使用 MEG 数据的常模建模结合机器学习来推进 mTBI 诊断和识别可从治疗和康复中受益患者的可行性。当前方法可应用于多种脑部疾病，从而为获取基于 MEG/EEG 的生物标志物提供基础。