Brain Metabolite Levels in Sedentary Women and Non-contact Athletes Differ From Contact Athletes
Notice bibliographique
Résumé
White matter tracts are known to be susceptible to injury following concussion. The objective of this study was to determine whether contact play in sport could alter white matter metabolite levels in female varsity athletes independent of changes induced by long-term exercise. Metabolite levels were measured by single voxel proton magnetic resonance spectroscopy (MRS) in the prefrontal white matter at the beginning (In-Season) and end (Off-Season) of season in contact (N = 54, rugby players) and non-contact (N = 23, swimmers and rowers) varsity athletes. Sedentary women (N = 23) were scanned once, at a time equivalent to the Off-Season time point. Metabolite levels in non-contact athletes did not change over a season of play, or differ from age matched sedentary women except that non-contact athletes had a slightly lower myo-inositol level. The contact athletes had lower levels of myo-inositol and glutamate, and higher levels of glutamine compared to both sedentary women and non-contact athletes. Lower levels of myo-inositol in non-contact athletes compared to sedentary women indicates long-term exercise may alter glial cell profiles in these athletes. The metabolite differences observed between contact and non-contact athletes suggest that non-contact athletes should not be used as controls in studies of concussion in high-impact sports because repetitive impacts from physical contact can alter white matter metabolite level profiles. It is imperative to use athletes engaged in the same contact sport as controls to ensure a matched metabolite profile at baseline.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».