MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2966243061 · doi:10.1080/02699052.2019.1644375

Multi-parametric analysis reveals metabolic and vascular effects driving differences in BOLD-based cerebrovascular reactivity associated with a history of sport concussion

2019· article· en· W2966243061 sur OpenAlexaff
Allen A. Champagne, Nicole S. Coverdale, Michael Germuska, Douglas J. Cook

Notice bibliographique

RevueBrain Injury · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilUniversity of NottinghamWellcome Trust
Mots-clésConcussionMedicineCerebral blood flowHemodynamicsAthletesCardiologyMagnetic resonance imagingInternal medicineFunctional magnetic resonance imagingPoison controlPhysical therapyRadiologyInjury preventionEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, 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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBrain InjuryMême sujetTraumatic Brain Injury ResearchTravaux en français237 207