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Enregistrement W2750121529 · doi:10.1001/jama.2017.8334

Clinicopathological Evaluation of Chronic Traumatic Encephalopathy in Players of American Football

2017· article· en· W2750121529 sur OpenAlexaboutno aff
Jesse Mez, Daniel H. Daneshvar, Patrick T. Kiernan, Bobak Abdolmohammadi, Victor E. Alvarez, Bertrand R. Huber, Michael L. Alosco, Todd M. Solomon, Christopher J. Nowinski, Lisa McHale, Kerry A. Cormier, Caroline A. Kubilus, Brett Martin, Lauren Murphy, Christine M. Baugh, Phillip H. Montenigro, Christine E. Chaisson, Yorghos Tripodis, Neil W. Kowall, Jennifer Weuve, Michael D. McClean, Robert C. Cantu, Lee E. Goldstein, Douglas I. Katz, Robert A. Stern, Thor D. Stein, Ann C. McKee

Notice bibliographique

RevueJAMA · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute on Aging
Mots-clésChronic traumatic encephalopathyMedicineAmerican footballFootballInterquartile rangePhysical therapyMoodConcussionPoison controlInjury preventionInternal medicinePsychiatryEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Players of American football may be at increased risk of long-term neurological conditions, particularly chronic traumatic encephalopathy (CTE). Objective: To determine the neuropathological and clinical features of deceased football players with CTE. Design, Setting, and Participants: Case series of 202 football players whose brains were donated for research. Neuropathological evaluations and retrospective telephone clinical assessments (including head trauma history) with informants were performed blinded. Online questionnaires ascertained athletic and military history. Exposures: Participation in American football at any level of play. Main Outcomes and Measures: Neuropathological diagnoses of neurodegenerative diseases, including CTE, based on defined diagnostic criteria; CTE neuropathological severity (stages I to IV or dichotomized into mild [stages I and II] and severe [stages III and IV]); informant-reported athletic history and, for players who died in 2014 or later, clinical presentation, including behavior, mood, and cognitive symptoms and dementia. Results: Among 202 deceased former football players (median age at death, 66 years [interquartile range, 47-76 years]), CTE was neuropathologically diagnosed in 177 players (87%; median age at death, 67 years [interquartile range, 52-77 years]; mean years of football participation, 15.1 [SD, 5.2]), including 0 of 2 pre-high school, 3 of 14 high school (21%), 48 of 53 college (91%), 9 of 14 semiprofessional (64%), 7 of 8 Canadian Football League (88%), and 110 of 111 National Football League (99%) players. Neuropathological severity of CTE was distributed across the highest level of play, with all 3 former high school players having mild pathology and the majority of former college (27 [56%]), semiprofessional (5 [56%]), and professional (101 [86%]) players having severe pathology. Among 27 participants with mild CTE pathology, 26 (96%) had behavioral or mood symptoms or both, 23 (85%) had cognitive symptoms, and 9 (33%) had signs of dementia. Among 84 participants with severe CTE pathology, 75 (89%) had behavioral or mood symptoms or both, 80 (95%) had cognitive symptoms, and 71 (85%) had signs of dementia. Conclusions and Relevance: In a convenience sample of deceased football players who donated their brains for research, a high proportion had neuropathological evidence of CTE, suggesting that CTE may be related to prior participation in football.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,194
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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 088
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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