Mild traumatic brain injury: The effect of age at trauma onset on brain structure integrity
Notice bibliographique
Résumé
Mounting evidence suggests that mild traumatic brain injuries (mTBI) have long-term effects that interact with the aging process to precipitate cognitive decline. This line of research predicts that early exposure to brain trauma is particularly detrimental to long-term brain integrity. However, a second line of research into the effects of age at trauma onset predict that older brains are more vulnerable to the effects of mTBI than younger brains. We sought to determine whether patients who sustain a mTBI earlier in life fare better than patients who sustain a mTBI at an older age. We conducted a multi-cohort, case-control study, with participants randomly sampled from a population of patients with a history of mTBI. We recruited two cohorts of aging participants (N = 74, mean [SD] = 61.16 [6.41]) matched in age and education levels that differed in only one respect: age at mTBI onset. One cohort sustained their concussion in their early twenties (24.60 [6.34] y/o), the other in their early sixties (61.05 [4.90] y/o). Each mTBI cohort had its own matched control group. Participants underwent high-resolution MRI at 3 Tesla for T1 and diffusion-weighted images (DWI) acquisition. Images were processed and analyzed using Deformation-Based Morphometry and DWI Tract-Based Spatial Statistics to identify group differences in a 2 × 2 ANOVA design. Results showed a significant interaction on DWI measures of white matter integrity indicating larger anomalies in participants who sustained a mTBI at a younger age (F1,70, P < .05, FDR corrected). These findings suggest that mTBI initiates a lifelong neurodegeneration process that outweighs the risks associated with sustaining a mTBI at an older age. Implications are important for young athletes' populations exposed to the risk of mTBI in the practice of their sports and for retired athletes aging with a history of concussions sustained at a younger age.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».