Genetics and Other Risk Factors for Past Concussions in Active-Duty Soldiers
Notice bibliographique
Résumé
Risk factors for concussion in active-duty military service members are poorly understood. The present study examined the association between self-reported concussion history and genetics (apolipoprotein E [APOE], brain-derived neurotrophic factor [BDNF], and D2 dopamine receptor genes [DRD2]), trait personality measures (impulsive-sensation seeking and trait aggression-hostility), and current alcohol use. The sample included 458 soldiers who were preparing to deploy for Operation Iraqi Freedom/Operation Enduring Freedom. For those with the BDNF Met/Met genotype, 57.9% (11/19) had a history of one or more prior concussions, compared with 35.6% (154/432) of those with other BDNF genotypes (p = 0.049, odds ratio [OR] = 2.48). APOE and DRD2 genotypes were not associated with risk for past concussions. Those with the BDNF Met/Met genotype also reported greater aggression and hostility personality characteristics. When combined in a predictive model, prior military deployments, being male, and having the BDNF Met/Met genotype were independently associated with increased lifetime history of concussions in active-duty soldiers. Replication in larger independent samples is necessary to have more confidence in both the positive and negative genetic associations reported in this study.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».