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Enregistrement W2802843379 · doi:10.5206/uwomj.v86i1.2144

Neurobiological and connectivity changes after sports-related concussion

2017· article· en· W2802843379 sur OpenAlexvenueno aff
Mark Krongold, W. K. Chow

Notice bibliographique

RevueUniversity of Western Ontario Medical Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChronic traumatic encephalopathyTraumatic brain injuryConcussionDefault mode networkCognitionNeuroscienceMedicineSequelaPhysical medicine and rehabilitationDiffuse axonal injuryPsychologyPoison controlPsychiatryInjury prevention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traumatic brain injury (TBI) is one of the leading causes of morbidity and mortality worldwide. Sports-related TBI is a subset that encompasses cerebral concussion and chronic traumatic encephalopathy (CTE), the latter of which is a long-term neurodegenerative sequela of repeated mild TBI that affects behaviour, cognition, motor control, and memory. On a cellular level, TBI can result in diffuse axonal injury (DAI). This injury causes axonal transport dysfunction, leading to accumulation of tau and amyloid beta deposits in the brain. Damage occurs in neuronal tracts of both local and distant brain regions. DAI disrupts brain network function, which correlates with decreased cognitive function, by impairing the default mode network’s (DMN) normal ability to deactivate during cognitive tasks. The salience network (SN) can be affected by DAI as well, which ultimately also impairs deactivation of the DMN. These changes coincide with the clinical manifestations of concussions and CTE. Both concussions and CTE are currently clinical diagnoses, as no diagnostic lab tests exist to delineate these conditions. As with many brain disorders of traumatic origin, there is no specific medical treatment for these conditions, though concussion is managed through physical and cognitive rest. The most important consideration for all TBIs, however, is prevention.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0030,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,245 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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