COllaborative Neuropathology NEtwork Characterizing ouTcomes of TBI (CONNECT-TBI)
Notice bibliographique
Résumé
Efforts to characterize the late effects of traumatic brain injury (TBI) have been in progress for some time. In recent years much of this activity has been directed towards reporting of chronic traumatic encephalopathy (CTE) in former contact sports athletes and others exposed to repetitive head impacts. However, the association between TBI and dementia risk has long been acknowledged outside of contact sports. Further, growing experience suggests a complex of neurodegenerative pathologies in those surviving TBI, which extends beyond CTE. Nevertheless, despite extensive research, we have scant knowledge of the mechanisms underlying TBI-related neurodegeneration (TReND) and its link to dementia. In part, this is due to the limited number of human brain samples linked to robust demographic and clinical information available for research. Here we detail a National Institutes for Neurological Disease and Stroke Center Without Walls project, the COllaborative Neuropathology NEtwork Characterizing ouTcomes of TBI (CONNECT-TBI), designed to address current limitations in tissue and research access and to advance understanding of the neuropathologies of TReND. As an international, multidisciplinary collaboration CONNECT-TBI brings together multiple experts across 13 institutions. In so doing, CONNECT-TBI unites the existing, comprehensive clinical and neuropathological datasets of multiple established research brain archives in TBI, with survivals ranging minutes to many decades and spanning diverse injury exposures. These existing tissue specimens will be supplemented by prospective brain banking and contribute to a centralized route of access to human tissue for research for investigators. Importantly, each new case will be subject to consensus neuropathology review by the CONNECT-TBI Expert Pathology Group. Herein we set out the CONNECT-TBI program structure and aims and, by way of an illustrative case, the approach to consensus evaluation of new case donations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».