Multi-parametric analysis reveals metabolic and vascular effects driving differences in BOLD-based cerebrovascular reactivity associated with a history of sport concussion
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Identify alterations in cerebrovascular reactivity (CVR) based on the history of sport-related concussion (SRC). Further explore possible mechanisms underlying differences in vascular physiology using hemodynamic parameters modeled using calibrated magnetic resonance imaging (MRI).Method: End-tidal targeting and dual-echo MRI were combined to probe hypercapnic and hyperoxic challenges in athletes with (n = 32) and without (n = 31) a history of SRC. Concurrent blood oxygenation level dependent (BOLD) and arterial spin labeling (ASL) data were used to compute BOLD-CVR, ASL-CVR, and other physiological parameters including resting oxygen extraction fraction (OEF0) and cerebral blood volume (CBV0). Multiple linear and logistic regressions were then used to identify dominant parameters driving group-differences in BOLD-CVR.Results: Robust evidence for elevated BOLD-CVR were found in athletes with SRC history spreading over parts of the cortical hemispheres. Follow-up analyses showed co-localized differences in ASL-CVR (representing modulation of cerebral blood flow) and hemodynamic factors representing static vascular (i.e., CBV0) and metabolic (i.e., OEF0) effects suggesting that group-based differences in BOLD-CVR may be driven by a mixed effect from factors with vascular and metabolic origins.Conclusion: These results emphasize that while BOLD-CVR offers promises as a surrogate non-specific biomarker for cerebrovascular health following SRC, multiple hemodynamic parameters can affect its relative measurements.Abbreviations: [dHb]: concentration of deoxyhemoglobin; AFNI: Analysis of Functional NeuroImages (https://afni.nimh.nih.gov); ASL: arterial spin labeling; BIG: position group: defensive and offensive linemen; BIG-SKILL: position group: full backs, linebackers, running backs, tight-ends; BOLD: blood oxygen level dependent; CBF: cerebral blood flow; CMRO2: cerebral metabolic rate of oxygen consumption; CTL: group of control subjects; CVR: cerebrovascular reactivity; fMRI: functional magnetic resonance imaging; FSL: FMRIB software library (https://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/); HC: hypercapnia; HO: hyperoxia; HX: group with history of concussion; M: maximal theoretical BOLD signal upon complete removal of venous dHb; pCASL: pseudo-continuous arterial spin labeling; PETCO2: end-tidal carbon dioxide; PETO2: end-tidal oxygen; SCAT: sport-concussion assessment tool; SKILL: position group: defensive backs, kickers, quarterbacks, safeties, wide-receivers; SRC: sport-related concussion.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».