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Enregistrement W2534167574 · doi:10.1016/j.jalz.2016.06.122

IC‐P‐093: Deformation Based Morphometry Study of Retired CFL Football Players

2016· article· en· W2534167574 sur OpenAlexaffabout
Mahsa Dadar, Karen Misquitta, Apameh Tarazi, Ahmed Ebraheem, Namita Multani, Mozhgan Khodadadi, Ruma Goswami, Richard Wennberg, Charles H. Tator, Robin Green, Brenda Colella, Karen D. Davis, David J. Mikulis, D. Louis Collins, Maria Carmela Tartaglia

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMedical Imaging and Analysis
Établissements canadiensUniversity of TorontoOccupational Cancer Research CentreMontreal Neurological Institute and HospitalUniversity Health NetworkMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCohortFootballPopulationNuclear medicineAmerican footballMagnetic resonance imagingMedicinePsychologyInternal medicineCartographyRadiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Repeated concussions in former athletes of contact sports have been associated with cognitive deficits and abnormalities on MRI. We aimed to study structural changes associated with aging in a cohort of retired professional football players in comparison with a non-athlete population. T1-weighted MRI scans of 38 retired Canadian Football League (ex-CFL) players and 21 age-matched healthy controls were pre-processed using our standard pipeline: image intensity non-uniformity correction, intensity range normalization, and stereotaxic registration. The images were then non-linearly warped to an average template brain of 152 healthy young individuals (MNI-ICBM-152). Deformation Based Morphometry (DBM) was performed using MNI MINC tools. Voxel-wise deformation maps were then correlated with age and corrected for multiple comparisons using False Discovery Rate (FDR), thresholded at 0.05. The results show significant correlations between volume change and aging in ex-CFL subjects; i.e. enlargement in ventricular regions (r=0.67,p<0.002) and shrinkage in subcortical areas in the left and right hippocampi (r=-0.66,p<0.002; r=-0.68,p<0.002 respectively) as well as the left and right thalami (r=-0.66,p<0.002; r=-0.68,p<0.002 respectively). A weaker but similar relationship was observed in the control group, possibly due to a smaller population size (see Table 1). Figures 1.a,c show correlation coefficients overlaid on ICBM template for ventricular regions for the ex-CFL and control groups. Figure 1.b shows the significant FDR corrected p-value map for the ex-CFL cohort. Figures 2.a-c show similar images for subcortical regions. The color-coded bars in Figures 1.a-c and 2.a-c represent correlation coefficients values: warm colors correspond to regions of enlargement with age i.e. ventricles; cold colors correspond to areas negatively correlated with age i.e. hippocampi and thalami. Figure 2.b shows the significant regions after FDR correction in the ex-CFL. Table 1 shows correlation coefficients and FDR corrected p-values for the two groups for areas indicated by arrows. The uncorrected p-values for the control group did not survive FDR correction. Our results revealed extensive changes associated with age in the ex-CFL population. The changes predominantly involved volume decreases in the hippocampi and thalami, and volume increases in the ventricles. DBM may be a sensitive measure for detecting focal brain atrophy in patients that have suffered multiple concussions. Correlation coefficient for the ex-CFL group Significant FDR corrected p values for the ex-CFL group Correlation coefficient for the control group Correlation coefficient for the ex-CFL group Significant FDR corrected p values for the ex-CFL group Correlation coefficient for the control group

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,628
Score d'incertitude au seuil0,442

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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