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Enregistrement W2805320445 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.745.7

Cognitive Function in Varsity Football Athletes is Maintained in the Absence of Concussion

2017· article· en· W2805320445 sur OpenAlexafffundabout
Danielle Brewer‐Deluce, Timothy D. Wilson, Adrian M. Owen

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanada Excellence Research Chairs, Government of Canada
Mots-clésConcussionChronic traumatic encephalopathyAthletesCognitionAmerican footballPopulationPsychologyFootballPhysical therapyCognitive testMedicinePhysical medicine and rehabilitationGerontologyClinical psychologyPoison controlInjury preventionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Repetitive sub‐clinical head impacts (SHI) are linked to progressive cognitive decline and post mortem chronic traumatic encephalopathy (CTE) diagnoses in pro contact‐sport athletes. This is particularly evident in aging, though there remains a paucity of knowledge surrounding the onset of trauma‐related cognitive decline in younger athletes. In addition, the influence of cumulative SHI, particularly in the absence of concussion, is poorly understood. As such, we tested the hypothesis that cognitive function would be impaired as a function of career‐long and season‐long exposure to SHI in varsity (collegiate‐level) American football athletes. Methods Male varsity football athletes (n = 31, age 22.3 ± 1.6) completed the Cambridge Brain Sciences (CBS) cognitive battery before (pre) and after (post) their football season. Scores were compared in a repeated measures design against an age (20.6 ± 1.2) and sex matched control group (n = 35) who completed cognitive testing at the same time interval. Individuals sustaining a concussion within the past year were excluded. The CBS cognitive battery ( www.cambridgebrainsciences.com ) consists of 12 online tests assessing a broad range of cognitive skills. Previous work by Hampshire et al (2012) used PCA to identify 3 functionally and cortically distinct networks tested by the CBS battery: Short Term Memory, Reasoning, and Verbal Ability. Based on their previously established factor loadings, a linear composite score for each of these 3 networks was calculated for preseason raw scores. Previously established age‐ and sex‐matched normative values for this population (n > 18 000) were also compared to preseason scores. Postseason control tests are ongoing and were excluded from network and normative comparisons as the current literature does not address the effects of repeated testing on scores. Results In the preseason, there were no significant differences between footballers and controls on any of the 12 CBS tests. Preliminary results suggest that across the season, footballer and control participant scores do not differ either between groups or within groups compared to preseason scores (see ). MANOVA – F(36,276) = 1.336, p = 0.148, η 2 = 0.387. In terms of the network linear composite scores, there were no significant differences between controls and football athletes (see ) for any network. MANOVA – F(3, 61) = 0.55, p = 0.65, η 2 = 0.026. Lastly, in comparison to normative values, football athletes differed on 6 tests of cognitive function, and controls differed from the normative scores on 4 tests (indicated with “N” in ) at the preseason time point. Conclusions Overall, these results suggest the maintenance of normal cognitive function, as assessed behaviourally, in the absence of concussion in an elite contact‐sport population. Small differences between normative and sample means warrant further exploration focussed on examining the functional implications of cumulative SHI as behavioural decline may be masked by compensatory neural mechanisms. Support or Funding Information Canada Excellence Research Chair funding to A.M. Owen

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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