An investigation of neuroinjury biomarkers after sport-related concussion: from the subacute phase to clinical recovery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To characterise a panel of neuroinjury-related blood biomarkers after sport-related concussion (SRC). We hypothesised significant differences in biomarker profiles between athletes with SRC and healthy controls at both subacute and medical clearance time points. METHODS: Thirty-eight interuniversity athletes were recruited over two athletic seasons (n = 19 SRC; n = 19 healthy matched-control). High-sensitivity immunoassay was used to evaluate 11 blood analytes at both the subacute phase after SRC and at medical clearance. RESULTS: Univariate analysis identified elevated circulating peroxiredoxin-6 (PRDX-6) in athletes with SRC compared to healthy controls at the subacute time point. Multivariate analyses yielded similar results in the subacute phase, but identified both PRDX-6 and T-tau as significant contributors to class separation between athletes with SRC and controls at medical clearance. CONCLUSIONS: Our results are consistent with the increasing recognition that physiological recovery after SRC extends beyond clinical recovery. Blood biomarkers appear to be useful in elucidating the biology of brain restitution after SRC. However, their implementation requires mindfulness of factors such as academic stress, exercise, and injury heterogeneity.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».