Hiding in Plain Sight: Factors Influencing the Neuroinflammatory Response to Sport-Related Concussion
Notice bibliographique
Résumé
Sport-related concussion (SRC) is a major concern among athletes and clinicians around the world. Research into fluid biomarkers of SRC has made significant progress in understanding the complex underlying pathophysiology of concussion. However, little headway has been made toward clinically validating any biomarkers to improve the clinical management of SRC. A major obstacle toward clinical translation of any fluid biomarker is the heterogeneity of SRC overlapping with multiple physiological systems involved in pathology and recovery. Neuroinflammation post-SRC is one such system that may confound fluid biomarker data on many fronts. Neuroinflammatory processes consist of cell mediators, both within the central nervous system and the periphery, that play vital roles in regulating the response to brain injury. Further, neuroinflammation is influenced by many biopsychosocial variables present in most athletic populations. In this commentary, we propose that future fluid biomarker research should take a systems biology approach in the context of the neuroinflammatory response to SRC. We highlight how biological variables, such as age, sex, immune challenges, and hypothalamic-pituitary-adrenal (HPA)-axis responses to stress, may alter neuroinflammation. Further, we underscore the importance of accounting for health and lifestyle variables, such as diet, exercise, sleep, and pre-morbid medical factors, when measuring inflammatory markers of SRC. To successfully move toward clinical translation, fluid biomarker research should take a more holistic approach in study design and data interpretation, collecting information on hidden variables that may be influencing the neuroinflammatory response to SRC.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».