Contributions de la neuro-imagerie à l'étude des commotions cérébrales reliées au sport
Notice bibliographique
Résumé
<titre>Résumé</titre>De récentes estimations situent entre 1,6 et 3 millions le nombre de commotions cérébrales reliées au sport annuellement, aux États-Unis seulement. Ces données épidémiologiques alarmantes ont suscité un essor considérable des études en traumatologie sportive au cours des dernières années, dans le but d’évaluer les conséquences à court et à long terme des commotions cérébrales liées au sport, et ce par l’utilisation de méthodes d’investigation cérébrale variées. Le présent article a pour but de faire une synthèse des études récentes ayant utilisé diverses méthodes d’imagerie cérébrale et d’électrophysiologie auprès d’athlètes commotionnés, telles que l’électroencéphalographie (EEG), les potentiels évoqués cognitifs (PEC), l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf), l’imagerie par résonance magnétique spectroscopique (IRMs), la stimulation magnétique transcrânienne (SMT) ainsi que l’imagerie par diffusion de tenseurs (IDT). L’utilisation de ces méthodes a permis de mettre en évidence des atteintes aiguës et chroniques des commotions cérébrales affectant des marqueurs neurophysiologiques et cérébraux du fonctionnement cognitif et moteur. Les effets des commotions cérébrales sur le fonctionnement du cerveau ne peuvent plus être considérés comme transitoires, et l’ensemble de ces méthodes est utile au développement d’une compréhension globale des mécanismes pathophysiologiques qui interagissent dans ce type de blessures.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».