Neurometabolites and sport-related concussion: From acute injury to one year after medical clearance
Notice bibliographique
Résumé
Sport-related concussion is associated with acute disturbances in neurometabolic function, with effects that may last weeks to months after injury. However, is presently unknown whether these disturbances resolve at medical clearance to return to play (RTP) or continue to evolve over longer time intervals. Moreover, little is known about how these neurometabolic changes correlate with other measures of brain physiology. In this study, these gaps were addressed by evaluating ninety-nine (99) university-level athletes, including 33 with sport-related concussion and 66 without recent injury, using multi-parameter magnetic resonance imaging (MRI), which included single-voxel spectroscopy (SVS), diffusion tensor imaging (DTI) and resting-state functional MRI (fMRI). The concussed athletes were scanned at the acute phase of injury (27/33 imaged), medical clearance to RTP (25/33 imaged), one month post-RTP (25/33 imaged) and one year post-RTP (13/33 imaged). We measured longitudinal changes in N-acetyl aspartate (NAA) and myo-inositol (Ins), over the course of concussion recovery. Concussed athletes showed no significant abnormalities or longitudinal change in NAA values, whereas Ins was significantly elevated at RTP and one month later. Interestingly, Ins response was attenuated by a prior history of concussion. Subsequent analyses identified significant associations between Ins values, DTI measures of white matter microstructure and fMRI measures of functional connectivity. These associations varied over the course of concussion recovery, suggesting that elevated Ins values at RTP and beyond reflect distinct changes in brain physiology, compared to acute injury. These findings provide novel information about neurometabolic recovery after a sport-related concussion, with evidence of disturbances that persist beyond medical clearance to RTP.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».