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Enregistrement W2803636017 · doi:10.1017/cjn.2018.46

Chronic traumatic encephalopathy in contact sports: The Canadian experience

2018· article· en· W2803636017 sur OpenAlexaffvenueabout
Lili‐Naz Hazrati

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChronic traumatic encephalopathyConcussionAthletesMedicineLeagueAmateurFootballChampionFootball playersPhysical therapyTraumatic brain injuryPhysical medicine and rehabilitationPsychologyPoison controlInjury preventionPsychiatryHistoryMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic traumatic encephalopathy (CTE) is suggested to be a progressive neurodegenerative disease, characterized by tau deposits in the depth of cortical sulci in neurons and in glioneuronal complexes around blood vessels. Few studies have suggested that it is caused by multiple concussions or subconcussive brain injuries. A recent publication showed that most American football players whose brain were donated to the Boston University concussion center had CTE (Mez et al. 2017). Over the last 6 years, with the help of neuropathologist colleagues across Canada, we have collected the brains of 33 high level professional and amateur athletes. These include 5 National hockey league (NHL) players, 15 Canadian football league (CFL) players, 3 College football players, 3 College hockey players, 2 professional boxers, 1 professional bull rider, 1 BMX champion, 1 rugby player and 2 skiers. All were male and the ages ranging from 15 to 87 years. Our results indicate that only a small portion of cases have CTE. Moreover, most cases are low stage (stage 1 or 2) and this pathology is mainly seen in some of the younger players. Older players either have no pathological findings or have other neurodegenerative diseases such as Alzheimer’s disease. The disparity of results between the 2 groups will be discussed.

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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,008
Études des sciences et des technologies0,0110,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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