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Enregistrement W2980828285 · doi:10.1016/j.jalz.2019.06.2770

P2‐363: SERUM NEUROFILAMENT LIGHT PROTEIN AS A POTENTIAL BIOMARKER OF NEURODEGENERATION IN FORMER PROFESSIONAL ATHLETES WITH MULTIPLE CONCUSSIONS

2019· article· en· W2980828285 sur OpenAlexaff
Foad Taghdiri, Namita Multani, Miracle Ozzoude, Apameh Tarazi, Seyed Ali Naeimi, Mozhgan Khodadadi, Richard Wennberg, David J. Mikulis, Robin Green, Brenda Colella, Karen D. Davis, Kaj Blennow, Charles H. Tator, Maria Carmela Tartaglia

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreUniversity Health NetworkToronto Western HospitalOccupational Cancer Research Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurodegenerationCorpus callosumChronic traumatic encephalopathyBiomarkerMedicineCingulum (brain)Frontotemporal lobar degenerationInternal medicinePathologyOncologyFrontotemporal dementiaFractional anisotropyDiffusion MRIDiseaseMagnetic resonance imagingConcussionPoison controlDementiaRadiologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The absence of adiagnostic tool for in vivo chronic traumatic encephalopathy (CTE) has made its diagnosis and treatment impossible.Increased concentrations of serum neurofilament light protein (NF-L) has been reported in individuals with neurodegenerative disease such as those with Alzheimer's disease and frontotemporal lobar degeneration. The aim of the study was to evaluate NFL as a biomarker of neurodegeneration and progression in former professional athletes with multiple concussions and at risk of CTE. Concentrations of serum NF-L of fifty-two former professional athleteswith a history of multiple concussions (ExPro]) [2 females, 50 males; age (mean±SD): 53.8±12.8 years of age]and twenty-three healthy controls (HC) with no history of concussions [all males; age: 49.1±10.8 years of age] were measured using single molecule array (SIMOA) technique. We determined, hippocampal, corpus callosum and total ventricular volumes. We performed seed-based probabilistic tractography of the uncinate, cingulum, and superior longitudinal and corpus callosum (CC) fasciculi to determine their integrity. We used CONN analysis to determine functional connectivity between the components of the resting state default mode network. We assessed the relationship between serum NF-L to the above-mentioned metrics. Eighteen ExPro underwent follow-up imaging after 2 years. All statistical analyses were controlled for age and intracranial volume. Serum concentrations of NF-L were not significantly different between the ExPro and HC (11.63±7.4 vs. 10.61±5.3 pg/ml, respectively). However, in the ExPro, the levels of NF-L were significantly correlated with the mean diffusivity (MD) of CC (r=0.382, p=0.004), total volume of CC (r= - 0.401, p=0.004), total ventricular volume (r= 0.393, p=0.001), volumes of both right and left hippocampi (r= −0.342, p=0.003; r= −0.277, p=0.019; respectively), and the functional connectivity between the right and left hippocampi (beta=−0.03, p=0.005). Moreover, the levels of NF-L in the ExPro at the first visit were significantly correlated with the amount of increase in CC MD over the period of 2 years follow-up (r=0.475, p=0.04). Serum NF-L levels may reflect cerebral changes in athletes with multiple concussions and it may predict decrease in white matter integrity over time. Serum NFL might be a potential biomarker of neurodegeneration in athletes with a history of multiple concussions.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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