Does a neuropsychological index of hemispheric lateralization predict onset of upper respiratory tract infectious symptoms?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Past studies demonstrate relationships between hemispheric lateralization (HL) and immunity. However, the relevance of HL-immune relationships to health and illness has rarely been investigated. This study tested whether a neuropsychological index of right-hemispheric lateralization (right-HL) predicts development of upper respiratory tract infectious (URTI) symptoms. DESIGN: We used a prospective, matched, case-control design. METHODS: Initially, 80 URTI symptom free adults underwent neuropsychological assessment including right-HL (picture vs. word recognition), and were then followed-up during 10 weeks for development of URTI symptoms and objective signs of URTI. Participants reporting URTI symptoms (Ill; N=21) were matched on age, gender, and IQ with 21 participants remaining well. RESULTS: At baseline, the right-HL index was significantly higher in participants who later became ill (9.9%) compared to well participants (3.9%, p<.05). Health behaviour also predicted URTI symptoms. In a logistic regression, right-HL significantly predicted self-reported URTI, independent of health behaviour and neuroticism. CONCLUSIONS: Greater right-HL predicted URTI symptom development during follow-up, independent of important confounders. These findings expand previous HL-immune relationships to a common immune-related illness.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».