The relationship between symptom burden and systemic inflammation differs between male and female athletes following concussion
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Inflammation appears to be an important component of concussion pathophysiology. However, its relationship to symptom burden is unclear. Therefore, the purpose of this study was to evaluate the relationship between symptoms and inflammatory biomarkers measured in the blood of male and female athletes following a sport-related concussion (SRC). RESULTS: Forty athletes (n = 20 male, n = 20 female) from nine interuniversity sport teams at a single institution provided blood samples within one week of an SRC. Twenty inflammatory biomarkers were quantitated by immunoassay. The Sport Concussion Assessment Tool version 5 (SCAT-5) was used to evaluate symptoms. Partial least squares (PLS) analyses were used to evaluate the relationship(s) between biomarkers and symptoms. In males, a positive correlation between interferon (IFN)-γ and symptom severity was observed following SRC. The relationship between IFN-γ and symptoms was significant among all symptom clusters, with cognitive symptoms displaying the largest effect. In females, a significant negative relationship was observed between symptom severity and cytokines IFN-γ, tumor necrosis factor (TNF)-α, and myeloperoxidase (MPO); a positive relationship was observed between symptom severity and MCP-4. Inflammatory mediators were significantly associated with all symptom clusters in females; the somatic symptom cluster displayed the largest effect. CONCLUSION: These results provide supportive evidence of a divergent relationship between inflammation and symptom burden in male and female athletes following SRC. Future investigations should be cognizant of the potentially sex-specific pathophysiology underlying symptom presentation.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».