Changes in volumetric and metabolic parameters relate to differences in exposure to sub-concussive head impacts
Notice bibliographique
Résumé
Structural and calibrated magnetic resonance imaging data were acquired on 44 collegiate football players prior to the season ( PRE), following the first four weeks in-season ( PTC) and one month after the last game ( POST). Exposure data collected from g-Force accelerometers mounted to the helmet of each player were used to split participants into HIGH ( N = 22) and LOW ( N = 22) exposure groups, based on the frequency of impacts sustained by each athlete. Significant decreases in grey-matter volume specific to the HIGH group were documented at POST ( P = 0.009), compared to baseline. Changes in resting cerebral blood flow (CBF 0 ), corrected for partial volume effects, were observed within the HIGH group, throughout the season ( P < 0.0001), suggesting that alterations in perfusion may follow exposure to sub-concussive collisions. Co-localized significant increases in cerebral metabolic rate of oxygen consumption (CMRO 2 | 0 ) mid-season were also documented in the HIGH group, with respect to both PRE- and POST values. No physiological changes were observed in the LOW group. Therefore, cerebral metabolic demand may be elevated in players with greater exposure to head impacts. These results provide novel insight into the effects of sub-concussive collisions on brain structure and cerebrovascular physiology and emphasize the importance of multi-modal imaging for a complete characterization of cerebral health.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».